Bacterial Infection Drives the Expression Dynamics of microRNAs and Their isomiRs
Notice bibliographique
Résumé
The optimal coordination of the transcriptional response of host cells to infection is essential for establishing appropriate immunological outcomes. In this context, the role of microRNAs (miRNAs)--important epigenetic regulators of gene expression--in regulating mammalian immune systems is increasingly well recognised. However, the expression dynamics of miRNAs, and that of their isoforms, in response to infection remains largely unexplored. Here, we characterized the genome-wide miRNA transcriptional responses of human dendritic cells, over time, to various mycobacteria differing in their virulence as well as to other bacteria outside the genus Mycobacterium, using small RNA-sequencing. We detected the presence of a core temporal response to infection, shared across bacteria, comprising 49 miRNAs, highlighting a set of miRNAs that may play an essential role in the regulation of basic cellular responses to stress. Despite such broadly shared expression dynamics, we identified specific elements of variation in the miRNA response to infection across bacteria, including a virulence-dependent induction of the miR-132/212 family in response to mycobacterial infections. We also found that infection has a strong impact on both the relative abundance of the miRNA hairpin arms and the expression dynamics of miRNA isoforms. That we observed broadly consistent changes in relative arm expression and isomiR distribution across bacteria suggests that this additional, internal layer of variability in miRNA responses represents an additional source of subtle miRNA-mediated regulation upon infection. Collectively, this study increases our understanding of the dynamism and role of miRNAs in response to bacterial infection, revealing novel features of their internal variability and identifying candidate miRNAs that may contribute to differences in the pathogenicity of mycobacterial infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».