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Enregistrement W2150712894 · doi:10.1371/journal.pone.0057543

Next Generation Sequencing Reveals the Expression of a Unique miRNA Profile in Response to a Gram-Positive Bacterial Infection

2013· article· en· W2150712894 sur OpenAlexaff
Nathan Lawless, Amir Foroushani, Matthew S. McCabe, Cliona O’Farrelly, David J. Lynn

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesTeagascNorges ForskningsrådUniversitetet i OsloNorwegian Sequencing Centre
Mots-clésBiologymicroRNAStreptococcus uberisInnate immune systemGene expression profilingGene expressionRegulation of gene expressionGeneGeneticsComputational biologyImmune systemStreptococcusBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are short, non-coding RNAs, which post-transcriptionally regulate gene expression and are proposed to play a key role in the regulation of innate and adaptive immunity. Here, we report a next generation sequencing (NGS) approach profiling the expression of miRNAs in primary bovine mammary epithelial cells (BMEs) at 1, 2, 4 and 6 hours post-infection with Streptococcus uberis, a causative agent of bovine mastitis. Analysing over 450 million sequencing reads, we found that 20% of the approximately 1,300 currently known bovine miRNAs are expressed in unchallenged BMEs. We also identified the expression of more than 20 potentially novel bovine miRNAs. There is, however, a significant dynamic range in the expression of known miRNAs. The top 10 highly expressed miRNAs account for >80% of all aligned reads, with the remaining miRNAs showing much lower expression. Twenty-one miRNAs were identified as significantly differentially expressed post-infection with S. uberis. Several of these miRNAs have characterised roles in the immune systems of other species. This miRNA response to the Gram-positive S. uberis is markedly different, however, to lipopolysaccharide (LPS) induced miRNA expression. Of 145 miRNAs identified in the literature as being LPS responsive, only 9 were also differentially expressed in response to S. uberis. Computational analysis has also revealed that the predicted target genes of miRNAs, which are down-regulated in BMEs following S. uberis infection, are statistically enriched for roles in innate immunity. This suggests that miRNAs, which potentially act as central regulators of gene expression responses to a Gram-positive bacterial infection, may significantly regulate the sentinel capacity of mammary epithelial cells to mobilise the innate immune system.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,259

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations115
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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