Hypoxia-inducible miR-210 contributes to preeclampsia via targeting thrombospondin type I domain containing 7A
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia, a relatively common pregnancy disorder, is a major contributor to maternal mortality and morbidity worldwide. An elevation in microRNA-210 (miR-210) expression in the placenta has been reported to be associated with preeclampsia. Our bioinformatic analysis showed that thrombospondin type I domain containing 7A (THSD7A) is a predicted target for miR-210. The aim of this study was to determine whether miR-210 is involved in preeclampsia through its targeting of THSD7A in human placental trophoblasts. In preeclamptic placental tissues, THSD7A levels were significantly downregulated, and were inversely correlated with the levels of miR-210. THSD7A was validated as a direct target of miR-210 using quantitative real time PCR (qRT-PCR), Western blotting, and dual luciferase assays in HTR8/SVneo cells. Transwell insert invasion assays showed that THSD7A mediated the invasion-inhibitory effect of miR-210 in HTR8/SVneo cells. Interestingly, hypoxia markedly increased miR-210 expression while suppressing THSD7A expression in a time-dependent manner in HTR8/SVneo cells. This study provides novel data on the function of THSD7A in human placental cells, and extends our knowledge of how miR-210 is involved in the development of the preeclampsia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».