The complex landscape of microRNAs in articular cartilage: biology, pathology, and therapeutic targets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The disabling degenerative disease osteoarthritis (OA) is prevalent among the global population. Articular cartilage degeneration is a central feature of OA; therefore, a better understanding of the mechanisms that maintain cartilage homeostasis is vital for developing effective therapeutic interventions. MicroRNAs (miRs) modulate cell signaling pathways and various processes in articular cartilage via posttranscriptional repression of target genes. As dysregulated miRs frequently alter the homeostasis of articular cartilage, modulating select miRs presents a potential therapeutic opportunity for OA. Here, we review key miRs that have been shown to modulate cartilage-protective or -destructive mechanisms and signaling pathways. Additionally, we use an integrative computational biology approach to provide insight into predicted miR gene targets that may contribute to OA pathogenesis, and highlight the complexity of miR signaling in OA by generating both unique and overlapping gene targets of miRs that mediate protective or destructive effects. Early OA detection would enable effective prevention; thus, miRs are being explored as diagnostic biomarkers. We discuss these ongoing efforts and the applicability of miR mimics and antisense inhibitors as potential OA therapeutics.
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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 | 0,001 | 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 découle