MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120202838 · doi:10.1503/jpn.130269

MicroRNA-137 regulates a glucocorticoid receptor–dependent signalling network: implications for the etiology of schizophrenia

2014· article· en· W2120202838 sur OpenAlexvenueno aff
Astrid Vallès, Gerard J.M. Martens, Peter De Weerd, Geert Poelmans, Armaz Aschrafi

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTop Institute PharmaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekRadboud Universiteit
Mots-clésmicroRNASchizophrenia (object-oriented programming)Glucocorticoid receptorGlucocorticoidSignallingSignalling pathwaysEtiologyNeuroscienceBioinformaticsReceptorBiologyMedicinePsychologyPsychiatryGeneticsEndocrinologyGeneCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Schizophrenia is a highly heritable neurodevelopmental disorder. A genetic variant of microRNA-137 (miR-137) has yielded significant genome-wide association with schizophrenia, suggesting that this miRNA plays a key role in its etiology. Therefore, a molecular network of interacting miR-137 targets may provide insights into the biological processes underlying schizophrenia. METHODS: We first used bioinformatics tools to obtain and analyze predicted human and mouse miR-137 targets. We then determined miR-137 levels in rat barrel cortex after environmental enrichment (EE), a neuronal plasticity model that induces upregulation of several predicted miR-137 targets. Subsequently, expression changes of these predicted targets were examined through loss of miR-137 function experiments in rat cortical neurons. Finally, we conducted bioinformatics and literature analyses to examine the targets that were upregulated upon miR-137 downregulation. RESULTS: Predicted human and mouse miR-137 targets were enriched in neuronal processes, such as axon guidance, neuritogenesis and neurotransmission. The miR-137 levels were significantly downregulated after EE, and we identified 5 novel miR-137 targets through loss of miR-137 function experiments. These targets fit into a glucocorticoid receptor-dependent signalling network that also includes 3 known miR-137 targets with genome-wide significant association with schizophrenia. LIMITATIONS: The bioinformatics analyses involved predicted human and mouse miR-137 targets owing to lack of information on predicted rat miR-137 targets, whereas follow-up experiments were performed with rats. Furthermore, indirect effects in the loss of miR-137 function experiments cannot be excluded. CONCLUSION: We have identified a miR-137-regulated protein network that contributes to our understanding of the molecular basis of schizophrenia and provides clues for future research into psychopharmacological treatments for schizophrenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychiatry and NeuroscienceMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207