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Enregistrement W2772206037 · doi:10.1016/j.celrep.2017.11.058

Diverging mRNA and Protein Networks in Activated Microglia Reveal SRSF3 Suppresses Translation of Highly Upregulated Innate Immune Transcripts

2017· article· en· W2772206037 sur OpenAlexafffund
Hejer Boutej, Reza Rahimian, Sai Sampath Thammisetty, Louis‐Charles Béland, Mélanie Lalancette–Hébert, Jasna Križ

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchALS Society of Canada
Mots-clésInnate immune systemMicrogliaTranslation (biology)Downregulation and upregulationCell biologyMessenger RNAImmune systemBiologyImmunologyInflammationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncontrolled microglial activation may lead to the development of inflammation-induced brain damage. Here, we uncover a ribosome-based mechanism/checkpoint involved in control of the innate immune response and microglial activation. Using an in vivo model system for analysis of the dynamic translational state of microglial ribosomes, with mRNAs as input and newly synthesized peptides as an output, we find a marked dissociation of microglia mRNA and protein networks following innate immune challenge. Highly upregulated and ribosome-associated mRNAs were not translated, resulting in two distinct microglial molecular signatures, a highly specialized pro-inflammatory mRNA signature and an immunomodulatory/homeostatic protein signature. We find that this is due to specific translational suppression of highly expressed mRNAs through a 3' UTR-mediated mechanism involving the RNA-binding protein SRSF3. This discovery suggests avenues for therapeutic modulation of innate immune response in resident microglia.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations100
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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