MicroRNAs in Neuroinflammation: Implications in Disease Pathogenesis, Biomarker Discovery and Therapeutic Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The central nervous system can respond to threat via the induction of an inflammatory response. Under normal circumstances this response is tightly controlled, however uncontrolled neuroinflammation is a hallmark of many neurological disorders. MicroRNAs are small non-coding RNA molecules that are important for regulating many cellular processes. The ability of microRNAs to modulate inflammatory signaling is an area of ongoing research, which has gained much attention in recent years. MicroRNAs may either promote or restrict inflammatory signaling, and either exacerbate or ameliorate the pathological consequences of excessive neuroinflammation. The aim of this review is to summarize the mode of regulation for several important and well-studied microRNAs in the context of neuroinflammation, including miR-155, miR-146a, miR-124, miR-21 and let-7. Furthermore, the pathological consequences of miRNA deregulation during disorders that feature neuroinflammation are discussed, including Multiple Sclerosis, Alzheimer's disease, Parkinson's disease, Prion diseases, Japanese encephalitis, Herpes encephalitis, ischemic stroke and traumatic brain injury. There has also been considerable interest in the use of altered microRNA signatures as biomarkers for these disorders. The ability to modulate microRNA expression may even serve as the basis for future therapeutic strategies to help treat pathological neuroinflammation.
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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 découle