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Enregistrement W2241690807 · doi:10.1002/ppul.22896

Symposium Session Summaries

2013· article· en· W2241690807 sur OpenAlexaff
Shyam Ramachandran, Philip H. Karp, Samantha R. Osterhaus, Mark A. Behlke, Michael J. Welsh, Paul B. McCray, Daniela Rotin, Agata M. Trzcińska-Daneluti, Dana Carroll, Mitchell L. Drumm, Leigh Henderson, Shuyu Hao, Ilya Bederman, Jean Eastman, Aura Perez, Craig A. Hodges, Jeffrey M. Beekman

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthGilead Sciences
Mots-clésSession (web analytics)CitationMedicineSalt lakeLibrary scienceConventionWorld Wide WebComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expression of functional proteins requires multiple steps including gene transcription and post-translational processing.MicroRNAs (miRNA) can regulate individual stages of these processes.We hypothesized that events in CFTR biogenesis are regulated in part by miRNA.We profiled miRNA expression in human airway epithelia to identify candidates for additional studies.MiRNA-138, which has highly conserved target sequences in the transcriptional regulatory gene product SIN3A, emerged as a candidate of interest.SIN3A is known to interact with the DNA binding protein CTCF and serve in the recruitment of transcriptional regulatory proteins to the promoter regions of many genes, including CFTR.We found that miRNA-138 regulates CFTR expression through its interactions with SIN3A.The treatment of human airway epithelia with a miRNA-138 mimic decreased SIN3A and increased CFTR mRNA and also increased CFTR abundance and transepithelial Cl -permeability independently of elevated mRNA levels.A miRNA-138 anti-miR had the opposite effects.The most common CFTR mutation, ΔF508, causes protein misfolding, degradation, and cystic fibrosis.Manipulating the miRNA-138 regulatory network through treatment with a miRNA-138 mimic or siRNA inhibition of SIN3A also improved biosynthesis of CFTR-ΔF508 and restored anion transport to primary human cystic fibrosis airway epithelia.We used microarray analysis following treatment of epithelia with the miRNA-138 mimic or SIN3A siRNA to identify genes with differential expression in response to these interventions.These treatments altered the expression of many genes encoding proteins that can associate with CFTR and might influence its biosynthesis.We intersected these gene sets with a curated list of gene products known to associate with CFTR.Interestingly, 34.5% (125/362) were in our curated CFTR Associated Gene Network, representing a significant enrichment over random expectations.These 125 genes function in multiple cellular compartments and many positively influence CFTR protein expression or stability.Further pathway and GO term analysis of 773 differentially expressed genes using the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) revealed a significant enrichment of gene sets in pathways that include heat shock, unfolded protein response, chaperones, protein ubiquitination and proteosomal catabolic processes, and negative regulation of apoptosis.These results further support the conclusion that miRNA-138 enhances CFTR biogenesis and influences the gene expression at multiple steps along its biosynthetic pathway.This novel miRNA-regulated network influences CFTR expression from the chromosome to the cell surface.Thus, an individual miRNA can control a cellular process broader than previously recognized.Ongoing studies aim to further identify and characterize the individual gene products in this miRNA-138/SIN3A regulated gene network.This discovery provides new therapeutic avenues for restoring CFTR function to cells affected by the most common cystic fibrosis mutation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6280,412

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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