MicroRNAs and the Regulation of Tau Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal regulation of tau phosphorylation and/or alternative splicing is associated with the development of a large (>20) group of neurodegenerative disorders collectively known as tauopathies, the most common being Alzheimer's disease. Despite intensive research, little is known about the molecular mechanisms that participate in the transcriptional and posttranscriptional regulation of endogenous tau, especially in neurons. Recently, we showed that mice lacking Dicer in the forebrain displayed progressive neurodegeneration accompanied by disease-like changes in tau phosphorylation and splicing. Dicer is a key enzyme in the biogenesis of microRNAs (miRNAs), small noncoding RNAs that function as part of the RNA-induced silencing complex (RISC) to repress gene expression at the posttranscriptional level. We identified miR-16 and miR-132 as putative endogenous modulators of neuronal tau phosphorylation and tau exon 10 splicing, respectively. Interestingly, these miRNAs have been implicated in cell survival and function, whereas changes in miR-16/132 levels correlate with tau pathology in human neurodegenerative disorders. Thus, understanding how miRNA networks influence tau metabolism and possibly other biological systems might provide important clues into the molecular causes of tauopathies, particularly the more common but less understood sporadic forms.
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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 ».