MicroRNA Expression Profiling in HCV-Infected Human Hepatoma Cells Identifies Potential Anti-Viral Targets Induced by Interferon-α
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Increasing evidence suggests that miRNAs have a profound impact on host defense to Hepatitis C virus (HCV) infection and clinical outcome of standard HCV therapy. In this study, we investigated modulation of miRNA expression in Huh7.5 hepatoma cells by HCV infection and in vitro interferon-αtreatment. METHODS: MiRNA expression profiling was determined using Human miRNA TaqMan® Arrays followed by rigorous pairwise statistical analysis. MiRNA inhibitors assessed the functional effects of miRNAs on HCV replication. Computational analysis predicted anti-correlated mRNA targets and their involvement in host cellular pathways. Quantitative RTPCR confirmed the expression of predicted miRNA-mRNA correlated pairs in HCV-infected Huh7.5 cells with and without interferon-α. RESULTS: Seven miRNAs (miR-30b, miR-30c, miR-130a, miR-192, miR-301, miR-324-5p, and miR-565) were down-regulated in HCV-infected Huh7.5 cells (p<0.05) and subsequently up-regulated following interferon-α treatment (p<0.01). The miR-30(a-d) cluster and miR-130a/301 and their putative mRNA targets were predicted to be associated with cellular pathways that involve Hepatitis C virus entry, propagation and host response to viral infection. CONCLUSIONS: HCV differentially modulates miRNAs to facilitate entry and early establishment of infection in vitro. Interferon-α appears to neutralize the effect of HCV replication on miRNA regulation thus providing a potential mechanism of action in eradicating HCV from hepatocytes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».