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Enregistrement W2342141688 · doi:10.1189/jlb.1hi0915-398rr

The mirn23a microRNA cluster antagonizes B cell development

2016· article· en· W2342141688 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey L. Kurkewich, Emmanuel Bikorimana, Tan Nguyen, Nathan Klopfenstein, Helen Zhang, William Morgan Hallas, Gwen Stayback, Mary Ann McDowell, Richard Dahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Leukocyte Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVector InstituteSchool of Medicine, Indiana UniversityWalther Cancer Foundation
Mots-clésBiologyMyelopoiesisProgenitor cellmicroRNAMyeloidHaematopoiesisBone marrowCell biologyDicerMolecular biologyImmunologyCancer researchStem cellRNA interferenceGeneticsGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ablation of microRNA synthesis by deletion of the microRNA-processing enzyme Dicer has demonstrated that microRNAs are necessary for normal hematopoietic differentiation and function. However, it is still unclear which specific microRNAs are required for hematopoiesis and at what developmental stages they are necessary. This is especially true for immune cell development. We previously observed that overexpression of the products of the mirn23a gene (microRNA-23a, -24-2, and 27a) in hematopoietic progenitors increased myelopoiesis with a reciprocal decrease in B lymphopoiesis, both in vivo and in vitro. In this study, we generated a microRNA-23a, -24-2, and 27a germline knockout mouse to determine whether microRNA-23a, -24-2, and 27a expression was essential for immune cell development. Characterization of hematopoiesis in microRNA-23a, -24-2, and 27a−/− mice revealed a significant increase in B lymphocytes in both the bone marrow and the spleen, with a concomitant decrease in myeloid cells (monocytes/granulocytes). Analysis of the bone marrow progenitor populations revealed a significant increase in common lymphoid progenitors and a significant decrease in both bone marrow common myeloid progenitors and granulocyte monocyte progenitors. Gene-expression analysis of primary hematopoietic progenitors and multipotent erythroid myeloid lymphoid cells showed that microRNA-23a, -24-2, and 27a regulates essential B cell gene-expression networks. Overexpression of microRNA-24-2 target Tribbles homolog 3 can recapitulate the microRNA-23a, -24-2, and 27a−/− phenotype in vitro, suggesting that increased B cell development in microRNA-23a, -24-2, and 27a null mice can be partially explained by a Tribbles homolog 3-dependent mechanism. Data from microRNA-23a, -24-2, and 27a−/− mice support a critical role for this microRNA cluster in regulating immune cell populations through repression of B lymphopoiesis.

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 enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,252

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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