MicroRNAs Engage in Complex Circuits Regulating Adult Neurogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The finding that the adult mammalian brain is still capable of producing neurons has ignited a new field of research aiming to identify the molecular mechanisms regulating adult neurogenesis. An improved understanding of these mechanisms could lead to the development of novel approaches to delay cognitive decline and facilitate neuroregeneration in the adult human brain. Accumulating evidence suggest microRNAs (miRNAs), which represent a class of post-transcriptional gene expression regulators, as crucial part of the gene regulatory networks governing adult neurogenesis. This review attempts to illustrate how miRNAs modulate key processes in the adult neurogenic niche by interacting with each other and with transcriptional regulators. We discuss the function of miRNAs in adult neurogenesis following the life-journey of an adult-born neuron from the adult neural stem cell (NSCs) compartment to its final target site. We first survey how miRNAs control the initial step of adult neurogenesis, that is the transition of quiescent to activated proliferative adult NSCs, and then go on to discuss the role of miRNAs to regulate neuronal differentiation, survival, and functional integration of the newborn neurons. In this context, we highlight miRNAs that converge on functionally related targets or act within cross talking gene regulatory networks. The cooperative manner of miRNA action and the broad target repertoire of each individual miRNA could make the miRNA system a promising tool to gain control on adult NSCs in the context of therapeutic approaches.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».