Reducing Hepatocyte Injury and Necrosis in Response to Paracetamol Using Noncoding RNAs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The liver performs multiple functions within the human body. It is composed of numerous cell types, which play important roles in organ physiology. Our study centers on the major metabolic cell type of the liver, the hepatocyte, and its susceptibility to damage during drug overdose. In these studies, hepatocytes were generated from a renewable and genetically defined resource. In vitro-derived hepatocytes were extensively profiled and exposed to varying levels of paracetamol and plasma isolated from liver-failure patients, with a view to identifying noncoding microRNAs that could reduce drug- or serum-induced hepatotoxicity. We identified a novel anti-microRNA, which reduced paracetamol-induced hepatotoxicity and glutathione depletion. Additionally, we identified a prosurvival role for anti-microRNA-324 following exposure to plasma collected from liver failure patients. We believe that these studies represent an important advance for the field, demonstrating the power of stem cell-derived systems to model human biology "in a dish" and identify novel noncoding microRNAs, which could be translated to the clinic in the future. SIGNIFICANCE: The liver performs vital functions within the human body and is composed of numerous cell types. The major metabolic cell type of the liver, the hepatocyte, is susceptible to damage during drug overdose. In these studies, hepatocytes were generated from a renewable resource and exposed to varying levels of paracetamol, with a view to identifying interventions that could reduce or attenuate drug-induced liver toxicity. A novel noncoding RNA that reduced paracetamol-induced hepatocyte toxicity was identified. These findings may represent an important advance for the field.
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.
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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