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Enregistrement W2737167927 · doi:10.3389/fimmu.2017.00758

MicroRNA-181 Variants Regulate T Cell Phenotype in the Context of Autoimmune Neuroinflammation

2017· article· en· W2737167927 sur OpenAlexafffund
Samira Ghorbani, Farideh Talebi, Wing Fuk Chan, Farimah Masoumi, Mohammed Vojgani, Christopher Power, Farshid Noorbakhsh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health ServicesUniversity of TehranCanada Research Chairs
Mots-clésmicroRNAPhenotypeNeuroinflammationContext (archaeology)ImmunologyBiologyMedicineGeneticsGeneInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recent studies have revealed that multiple sclerosis (MS) lesions have distinct microRNA (miRNA) expression profiles. miR-181 family members show altered expression in MS tissues although their participation in MS pathogenesis remains uncertain. Herein, we investigated the involvement of miR-181a and miR-181b in the pathogenesis of MS and its animal model, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). Methods: miR-181a and -b levels were measured in the central nervous system (CNS) of patients with MS and mice with EAE as well as relevant leukocyte cultures by real-time RT-PCR. To examine the role of the miRNAs in leukocyte differentiation and function, miR-181a and -b mimic sequences were transfected into cultured primary macrophages and purified CD4+ T cells which were then analyzed by RT-PCR and flow cytometry. Luciferase reporter assays were performed to investigate the interaction of miR-181a and -b with the 3’UTR of potential target transcripts and the expression of target genes was measured in the CNS of EAE mice, activated lymphocytes and macrophages. Results: Expression analyses revealed a significant decrease in miR-181a and -b levels in brain white matter from MS patients as well as in spinal cords of EAE mice during the acute and chronic phases of disease. Suppression of miR-181a was observed following antigen-specific or polyclonal activation of lymphocytes as well as in macrophages following LPS treatment. Overexpression of miR-181a and -b mimic sequences reduced proinflammatory gene expression in macrophages and polarization towards M1 phenotype. miR-181a and -b mimic sequences inhibited Th1 generation in CD4+ T cells and miR-181a mimic sequences also promoted Treg differentiation. Luciferase assays revealed Suppressor of mothers against decapentaplegic (Smad)-7, as a direct target of miR-181a and -b. Conclusion: Our data highlight the anti-inflammatory actions of miR-181a and -b in the context of autoimmune neuroinflammation. miR-181a and –b influence differentiation of T helper cell and activation of macrophages, providing potential therapeutic options for controlling inflammation in MS.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,489

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations72
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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