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Enregistrement W2911843365 · doi:10.1080/15476286.2019.1572435

miR-151-5p modulates APH1a expression to participate in contextual fear memory formation

2019· article· en· W2911843365 sur OpenAlexaff
Xu‐Feng Xu, Youcui Wang, Liang Zong, Xiaolong Wang

Notice bibliographique

RevueRNA Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésHippocampal formationmicroRNABiologyNeuroscienceLong-term memoryDownregulation and upregulationHippocampusMemory consolidationMemory impairmentCell biologyMemory formationGene expressionGeneGeneticsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term memory formation requires gene expression and new protein synthesis. MicroRNAs (miRNAs), a family of small non-coding RNAs that inhibit target gene mRNA expression, are involved in new memory formation. In this study, elevated miR-151-5p (miR-151) levels were found to be responsible for hippocampal contextual fear memory formation. Using a luciferase reporter assay, we demonstrated that miR-151 targets APH1a, a protein that has been identified as a key factor in γ-secretase activity, namely APH1a. Blocking miR-151 can upregulate APH1a protein levels and subsequently impair hippocampal fear memory formation. These results indicate that miR-151 is involved in hippocampal contextual fear memory by inhibiting APH1a protein expression. This work provides novel evidence for the role of miRNAs in memory formation and demonstrates the implication of APH1a protein in miRNA processing in the adult brain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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