miR-145 improves metabolic inflammatory disease through multiple pathways
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation plays a pivotal role in insulin resistance and type 2 diabetes, yet the mechanisms are not completely understood. Here, we demonstrated that serum LPS levels were significantly higher in newly diagnosed diabetic patients than in normal control. miR-145 level in peripheral blood mononuclear cells decreased in type 2 diabetics. LPS repressed the transcription of miR-143/145 cluster and decreased miR-145 levels. Attenuation of miR-145 activity by anti-miR-145 triggered liver inflammation and increased serum chemokines in C57BL/6 J mice. Conversely, lentivirus-mediated miR-145 overexpression inhibited macrophage infiltration, reduced body weight, and improved glucose metabolism in db/db mice. And miR-145 overexpression markedly reduced plaque size in the aorta in ApoE-/- mice. Both OPG and KLF5 were targets of miR-145. miR-145 repressed cell proliferation and induced apoptosis partially by targeting OPG and KLF5. miR-145 also suppressed NF-κB activation by targeting OPG and KLF5. Our findings provide an association of the environment with the progress of metabolic disorders. Increasing miR-145 may be a new potential therapeutic strategy in preventing and treating metabolic diseases such as type 2 diabetes and atherosclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».