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Enregistrement W2899561865 · doi:10.3389/fnins.2018.00707

MicroRNAs Engage in Complex Circuits Regulating Adult Neurogenesis

2018· review· en· W2899561865 sur OpenAlexfundno aff
Laura Stappert, Frederike Klaus, Oliver Brüstle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institutes of HealthStem Cell Network
Mots-clésNeurogenesismicroRNANeuroscienceCell biologyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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