MicroRNA-21 and MicroRNA-148a Contribute to DNA Hypomethylation in Lupus CD4+ T Cells by Directly and Indirectly Targeting DNA Methyltransferase 1
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Notice bibliographique
Résumé
Systemic lupus erythematosus is a complex autoimmune disease caused by genetic and epigenetic alterations. DNA methylation abnormalities play an important role in systemic lupus erythematosus disease processes. MicroRNAs (miRNAs) have been implicated as fine-tuning regulators controlling diverse biological processes at the level of posttranscriptional repression. Dysregulation of miRNAs has been described in various disease states, including human lupus. Whereas previous studies have shown miRNAs can regulate DNA methylation by targeting the DNA methylation machinery, the role of miRNAs in aberrant CD4+ T cell DNA hypomethylation of lupus is unclear. In this study, by using high-throughput microRNA profiling, we identified that two miRNAs (miR-21 and miR-148a) overexpressed in CD4+ T cells from both patients with lupus and lupus-prone MRL/lpr mice, which promote cell hypomethylation by repressing DNA methyltransferase 1 (DNMT1) expression. This in turn leads to the overexpression of autoimmune-associated methylation-sensitive genes, such as CD70 and LFA-1, via promoter demethylation. Further experiments revealed that miR-21 indirectly downregulated DNMT1 expression by targeting an important autoimmune gene, RASGRP1, which mediated the Ras-MAPK pathway upstream of DNMT1; miR-148a directly downregulated DNMT1 expression by targeting the protein coding region of its transcript. Additionally, inhibition of miR-21 and miR-148a expression in CD4+ T cells from patients with lupus could increase DNMT1 expression and attenuate DNA hypomethylation. Together, our data demonstrated a critical functional link between miRNAs and the aberrant DNA hypomethylation in lupus CD4+ T cells and could help to develop new therapeutic approaches.
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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 | 0,001 | 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 découle