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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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.
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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 ».