Immunopathogenesis of systemic lupus erythematosus and rheumatoid arthritis: the role of aberrant expression of non-coding RNAs in T cells
Notice bibliographique
Résumé
Non-coding RNAs (ncRNAs), including microRNAs (miRNAs) and long non-coding RNAs (lncRNAs), are RNA molecules that do not translate into protein. Both miRNAs and lncRNAs are known to regulate gene expression and to play an essential role in T cell differentiation and function. Both systemic lupus erythematosus (SLE), a prototypic systemic autoimmune disease, and rheumatoid arthritis (RA), a representative disease of inflammatory arthritis, are characterized by a complex dysfunction in the innate and adaptive immunity. T cells play a central role in cell-mediated immune response and multiple defects in T cells from patients with SLE and RA have been observed. Abnormality in T cell signalling, cytokine and chemokine production, T cell activation and apoptosis, T cell differentiation and DNA methylation that are associated closely with the aberrant expression of a number of miRNAs and lncRNAs have been implicated in the immunopathogenesis of SLE and RA. This review aims to provide an overview of the current state of research on the abnormal expression of miRNAs and lncRNAs in T cells and their roles in the immunopathogenesis of SLE and RA. In addition, by comparing the differences in aberrant expression of miRNAs and lncRNAs in T cells between patients with SLE and RA, controversial areas are highlighted that warrant further investigation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».