microRNA-34a (miRNA-34a) Mediated Down-Regulation of the Post-synaptic Cytoskeletal Element SHANK3 in Sporadic Alzheimer's Disease (AD)
Notice bibliographique
Résumé
Integrating a combination of bioinformatics, microRNA microfluidic arrays, ELISA analysis, LED Northern, and transfection-luciferase reporter assay data using human neuronal-glial (HNG) cells in primary culture we have discovered a set of up-regulated microRNAs (miRNAs) linked to a small family of down-regulated messenger RNAs (mRNAs) within the superior temporal lobe neocortex (Brodmann A22) of sporadic Alzheimer's disease (AD) brain. At the level of mRNA abundance, the expression of a significant number of human brain genes found to be down-regulated in sporadic AD neocortex appears to be due to the increased abundance of a several brain-abundant inducible miRNAs. These up-regulated miRNAs-including, prominently, miRNA-34a-have complimentary RNA sequences in the 3' untranslated-region (3'-UTR) of their target-mRNAs that results in the pathological down-regulation in the expression of important brain genes. An up-regulated microRNA-34a, already implicated in age-related inflammatory-neurodegeneration-appears to down-regulate key mRNA targets involved in synaptogenesis and synaptic-structure, distinguishing neuronal deficits associated with AD neuropathology. One significantly down-regulated post-synaptic element in AD is the proline-rich SH3 and multiple-ankyrin-repeat domain SHANK3 protein. Bioinformatics, microRNA array analysis and SHANK3-mRNA-3'UTR luciferase-reporter assay confirmed the importance of miRNA-34a in the regulation of SHANK3 expression in HNG cells. This paper reports on recent studies of a miRNA-34a-up-regulation coupled to SHANK3 mRNA down-regulation in sporadic AD superior-temporal lobe compared to age-matched controls. These findings further support our hypothesis of an altered miRNA-mRNA coupled signaling network in AD, much of which is supported, and here reviewed, by recently reported experimental-findings in the scientific literature.
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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 ».