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Enregistrement W2945107328 · doi:10.1111/jdi.13074

Metformin shows anti‐inflammatory effects in murine macrophages through Dicer/microribonucleic acid‐34a‐5p and microribonucleic acid‐125b‐5p

2019· article· en· W2945107328 sur OpenAlexaff
Xudong Luo, Rong Hu, Ying Zheng, Shiping Liu, Zhiguang Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Investigation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesCentral South University
Mots-clésDicerMetforminGene knockdownDownregulation and upregulationLipopolysaccharideInflammationMedicinemicroRNAPharmacologyTumor necrosis factor alphaSmall interfering RNAImmunologyBiologyApoptosisDiabetes mellitusEndocrinologyBiochemistryRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS/INTRODUCTION: Metformin, a widely prescribed antidiabetic agent, has been shown to exhibit anti-inflammatory effects in obese and type 2 diabetes patients, but the mechanism is not well elucidated. Microribonucleic acids (miRNAs) are a group of small non-coding ribonucleic acids that participate in many biological and pathological processes. The aim of the present study was to investigate whether Dicer, a key miRNA biogenesis enzyme, and miRNAs in macrophages are implicated in the anti-inflammatory effects of metformin. MATERIALS AND METHODS: Enzyme-linked immunosorbent assay and reverse transcription quantitative polymerase chain reaction were carried out to verify the anti-inflammatory effects of metformin. miRNA microarray was applied to detect the expression profile of miRNA. Western-blotting, enzyme-linked immunosorbent assay and reverse transcription quantitative polymerase chain reaction were used to examine the role Dicer and miRNAs play in the anti-inflammatory effects of metformin. RESULTS: In parallel with the suppression of interleukin-6 and tumor necrosis factor-α production in resting and lipopolysaccharide-stimulated macrophages, metformin could induce an increase in Dicer and most miRNAs. When Dicer was knocked down, the anti-inflammatory effects of metformin were significantly attenuated. Additionally, the upregulation of miRNA (miR)-34a-5p and miR-125b-5p by metformin were also blunted in Dicer knockdown macrophages. Furthermore, inhibition of miR-34a-5p and miR-125b-5p could impair the suppressive action of metformin on pro-inflammatory factors production, whereas overexpression of the two miRNAs mimicked the anti-inflammatory effects of metformin. CONCLUSIONS: Metformin might show anti-inflammatory effects in macrophages through the induction of Dicer and the subsequent upregulation of miR-34a-5p and miR-125b-5p.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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