Genomic and Epigenomic Responses to Chronic Stress Involve miRNA-Mediated Programming
Notice bibliographique
Résumé
Stress represents a critical influence on motor system function and has been shown to impair movement performance. We hypothesized that stress-induced motor impairments are due to brain-specific changes in miRNA and protein-encoding gene expression. Here we show a causal link between stress-induced motor impairment and associated genetic and epigenetic responses in relevant central motor areas in a rat model. Exposure to two weeks of mild restraint stress altered the expression of 39 genes and nine miRNAs in the cerebellum. In line with persistent behavioural impairments, some changes in gene and miRNA expression were resistant to recovery from stress. Interestingly, stress up-regulated the expression of Adipoq and prolactin receptor mRNAs in the cerebellum. Stress also altered the expression of Prlr, miR-186, and miR-709 in hippocampus and prefrontal cortex. In addition, our findings demonstrate that miR-186 targets the gene Eps15. Furthermore, we found an age-dependent increase in EphrinB3 and GabaA4 receptors. These data show that even mild stress results in substantial genomic and epigenomic changes involving miRNA expression and associated gene targets in the motor system. These findings suggest a central role of miRNA-regulated gene expression in the stress response and in associated neurological function.
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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 ».