Nicotine-upregulated miR-30a arrests cell cycle in G1 phase by directly targeting CCNE2 in human periodontal ligament cells
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of nicotine via smoking tobacco has been reported to stimulate the occurrence and progression of periodontitis. Many studies have demonstrated that nicotine prevents the regeneration of periodontal tissues primarily by inhibiting the proliferation of human periodontal ligament (PDL) cells. However, the mechanisms underlying this process are still unclear. Therefore, we investigated whether nicotine-upregulated miR-30a inhibited the proliferation of human PDL cells by downregulating cyclin E2 (CCNE2), in vitro. Quantitative real-time PCR analysis revealed that nicotine upregulated the expression of miR-30a in human PDL cells. In addition, nicotine inhibited the proliferation of human PDL cells by inducing cell cycle arrest. To support this hypothesis, we showed that nicotine downregulated the expression of CCNE2 in human PDL cells, whereas inhibition of miR-30a restored CCNE2 expression that had been downregulated by nicotine. Furthermore, using luciferase reporter assays, we found that miR-30a directly interacts with the CCNE2 3'UTR. In conclusion, these findings indicate that nicotine-upregulated miR-30a inhibits the proliferation of human PDL cells by downregulating the expression of CCNE2.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».