MicroRNA-134 deactivates hepatic stellate cells by targeting TGF-β activated kinase 1-binding protein 1
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant expression of microRNAs is associated with liver fibrogenesis. We previously found that microRNA-134 (miR-134) expression was reduced in fibrosis-based hepatocarcinogenesis induced by diethylinitrosamine. Herein we investigate the role and mechanisms of miR-134 in hepatic fibrosis. Our data show that miR-134 expression is reduced in rat hepatic fibrogenesis induced by carbontetrachloride, bile duct ligation, and dimethylnitrosamine, as well as in activated hepatic stellate cells (HSCs). Moreover, miR-134 inhibited HSC proliferation, and decreased the expression of smooth muscle actin and collagen I in HSCs, whereas the miR-134 inhibitor increased HSC activation. MiR-134 also negatively regulated transforming growth factor-β-activated kinase 1-binding protein 1 (TAB1) expression in both human and rat HSCs by directly binding to its 3' untranslated region. Importantly, TAB1 expression was significantly elevated during liver fibrogenesis and HSC activation. Knockdown of TAB1 inhibited the proliferation and fibrogenic behavior of HSCs, and significantly reduced the effect of the miR-134 inhibitor on HSC proliferation. Collectively, these data suggest that miR-134 inhibits the activation of HSCs via directly targeting TAB1, and the restoration of miR-134 or targeting TAB1 is of clinical significance in the treatment of liver fibrosis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».