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Enregistrement W2160479200 · doi:10.1139/cjpp-2014-0391

Pro-inflammatory mediators increase levels of the noncoding RNA GAS5 in airway smooth muscle and epithelial cells

2014· article· en· W2160479200 sur OpenAlexvenueno aff
Christine R. Keenan, Michael Schuliga, Alastair G. Stewart

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilNational Health and Medical Research Council
Mots-clésGlucocorticoidGAS5Glucocorticoid receptorInflammationBiologyRegulatorImmunologyPathogenesisCell biologyLong non-coding RNARNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The long noncoding RNA (lncRNA) GAS5 has been found to act as a decoy for the glucocorticoid receptor (GR), thus implicating GAS5 as a potential regulator of glucocorticoid sensitivity and resistance. Airway smooth muscle (ASM) cells and airway epithelial cells (AEC) play an important role in the pathogenesis and persistence of asthma and other chronic airways diseases. These airway structural cell types are also important cellular targets of the anti-inflammatory actions of glucocorticoids. In this study, we sought to examine the relevance of GAS5 to glucocorticoid sensitivity and resistance in ASM and AEC. We provide the first evidence that pro-inflammatory mediators up-regulate GAS5 levels in both airway epithelial and smooth muscle cells, and that decreasing GAS5 levels can enhance glucocorticoid action in AEC.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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