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Enregistrement W2126877661 · doi:10.5402/2012/549875

miR-320 Regulates Glucose-Induced Gene Expression in Diabetes

2012· article· en· W2126877661 sur OpenAlexaff
Biao Feng, Subrata Chakrabarti

Notice bibliographique

RevueISRN Endocrinology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUmbilical veinTransfectionFibronectinmicroRNAVascular endothelial growth factorCell biologyExtracellular matrixGene expressionChemistryMAPK/ERK pathwayDownregulation and upregulationVascular endothelial growth factor AGeneBiologyEndocrinologyVEGF receptorsCancer researchBiochemistrySignal transductionIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

miRNAs play an important role in several biological processes. Here, we investigated miR-320 in glucose-induced augmented production of vasoactive factors and extracellular matrix (ECM) proteins. High glucose exposure decreased the expression of microRNA 320 (miR-320) but increased the expression of endothelin 1 (ET-1), vascular endothelial growth factor (VEGF), and fibronectin (FN) in human umbilical vein endothelial cells (HUVECs). Transfection of miR-320 mimics restored ET-1, VEGF and FN mRNA, and protein expression in HUVECs treated with high glucose. Furthermore, miR-320 mimic transfection reduced glucose-induced augmented production of ERK1/2. Data from this study indicates that miR-320 negatively regulates expression of ET-1, VEGF, and FN through ERK 1/2. Identification of such novel glucose-induced mechanism regulating gene expression may offer a new strategy for the treatment of diabetic complications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations93
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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