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Enregistrement W2595070070 · doi:10.1371/journal.pone.0173918

miR-146a regulates glucose induced upregulation of inflammatory cytokines extracellular matrix proteins in the retina and kidney in diabetes

2017· article· en· W2595070070 sur OpenAlexafffund
Shali Chen, Biao Feng, Anu Thomas, Subrata Chakrabarti

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Diabetes Association
Mots-clésDownregulation and upregulationProinflammatory cytokineTumor necrosis factor alphaStreptozotocinEndocrinologyExtracellular matrixInternal medicineInflammationFibronectinDiabetes mellitusChemistryBiologyCell biologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperglycemic damage to the endothelial cells (ECs) leads to increased synthesis of inflammatory cytokines. We have previously shown miR-146a downregulation in ECs and in the tissues of diabetic mice. Here we investigated the role of miR-146a, in the production of specific inflammatory cytokines and extracellular matrix (ECM) proteins in retina and kidneys in diabetes. We generated an endothelial specific miR-146a overexpressing transgenic mice (TG). We investigated these mice and wild type (WT) controls with or without streptozotocin (STZ) induced diabetes. Retinal and renal cortical tissues from the mice were examined for mRNAs for specific inflammatory markers, (ECM) proteins and inflammation inducible transcription factor by real time RT-PCR. Corresponding proteins, where possible, were examined using immunofluorescence or ELISA. In parallel, we examined ECs following incubation with various levels of glucose with or without miR-146a mimic transfection. In the retina and kidneys of WT mice with diabetes, increased expression of inflammatory markers (IL-6, TNFα, IL1β) in association augmented expression of ECM proteins (collagen 1αIV, fibronectin) and NF κB-P65 were observed, compared to WT non-diabetic controls. These changes were prevented in diabetic miR-146a TG mice along with retinal and renal functional and structural changes. In vitro studies showed similar changes in the ECs exposed to high glucose. Such changes were corrected in the cells following miR-146a mimic transfection. Further analyses of renal cortical tissues showed diabetes induced significant upregulation of two regulators of NFκB, namely Interleukin-1 associated Kinase 1 and tumour necrosis factor receptor associated factor. Such changes were prevented in diabetic TG animals. These data indicate that augmented production of inflammatory cytokines and ECM proteins in the retina and kidneys in diabetes are regulated through endothelium derived miR-146a. Identification of such novel mechanisms may potentially lead to the development of novel therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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