miRNAs As Emerging Regulators of Oligodendrocyte Development and Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Chronic demyelination is a hallmark of neurological disorders such as multiple sclerosis (MS) and several leukodystrophies. In the central nervous system (CNS), remyelination is a regenerative process that is often inadequate during these pathological states. In the MS context, in situ evidence suggests that remyelination is mediated by populations of oligodendrocyte progenitor cells (OPCs) that proliferate, migrate, and differentiate into mature, myelin-producing oligodendrocytes at sites of demyelinated lesions. The molecular programming of OPCs into mature oligodendrocytes is governed by a myriad of complex intracellular signaling pathways that modulate this process. Recent research has demonstrated the importance of specific and short non-coding RNAs, known as microRNAs (miRNAs), in regulating OPC differentiation and remyelination. Fortunately, it may be possible to take advantage of numerous developmental studies (both human and rodent) that have previously characterized miRNA expression profiles from the early neural progenitor cell to the late myelin-producing oligodendrocyte. Here we review much of the work to date and discuss the impact of miRNAs on OPC and oligodendrocyte biology. Additionally, we consider the potential for miRNA-mediated therapy in the context of remyelination and brain repair.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».