Large-Scale Expression Analysis Reveals Distinct MicroRNA Profiles at Different Stages of Human Neurodevelopment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) are short non-coding RNAs predicted to regulate one third of protein coding genes via mRNA targeting. In conjunction with key transcription factors, such as the repressor REST (RE1 silencing transcription factor), miRNAs play crucial roles in neurogenesis, which requires a highly orchestrated program of gene expression to ensure the appropriate development and function of diverse neural cell types. Whilst previous studies have highlighted select groups of miRNAs during neural development, there remains a need for amenable models in which miRNA expression and function can be analyzed over the duration of neurogenesis. PRINCIPAL FINDINGS: We performed large-scale expression profiling of miRNAs in human NTera2/D1 (NT2) cells during retinoic acid (RA)-induced transition from progenitors to fully differentiated neural phenotypes. Our results revealed dynamic changes of miRNA patterns, resulting in distinct miRNA subsets that could be linked to specific neurodevelopmental stages. Moreover, the cell-type specific miRNA subsets were very similar in NT2-derived differentiated cells and human primary neurons and astrocytes. Further analysis identified miRNAs as putative regulators of REST, as well as candidate miRNAs targeted by REST. Finally, we confirmed the existence of two predicted miRNAs; pred-MIR191 and pred-MIR222 associated with SLAIN1 and FOXP2, respectively, and provided some evidence of their potential co-regulation. CONCLUSIONS: In the present study, we demonstrate that regulation of miRNAs occurs in precise patterns indicative of their roles in cell fate commitment, progenitor expansion and differentiation into neurons and glia. Furthermore, the similarity between our NT2 system and primary human cells suggests their roles in molecular pathways critical for human in vivo neurogenesis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».