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Enregistrement W3089724589 · doi:10.1128/mbio.02314-20

Interleukin-1β Triggers p53-Mediated Downmodulation of CCR5 and HIV-1 Entry in Macrophages through MicroRNAs 103 and 107

2020· article· en· W3089724589 sur OpenAlexafffund
Robert Lodge, Nicolas Bellini, Mélanie Laporte, Syim Salahuddin, Jean‐Pierre Routy, Petronela Ancuța, Cecilia T. Costiniuk, Mohammad‐Ali Jenabian, Éric A. Cohen

Notice bibliographique

RevuemBio · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésProinflammatory cytokineGene silencingmicroRNAImmune systemSuppressorEffectorDownregulation and upregulationBiologyMacrophageImmunologyCell biologyInflammationGeneGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macrophages are heterogeneous immune cells that display varying susceptibilities to HIV-1 infection, in part due to the expression of small noncoding microRNAs involved in the posttranscriptional regulation of gene expression and silencing. Here, we identify microRNAs 103 and 107 as important p53-regulated effectors of the antiviral response triggered by the proinflammatory cytokine IL-1β in macrophages. These microRNAs, which are enriched in colon macrophages of healthy donors and alveolar macrophages of HIV-infected individuals under antiretroviral therapy, act as inhibitors of HIV-1 entry through their capacity to downregulate the CCR5 coreceptor. These results highlight the important role played by miR-103/107 in modulating CCR5 expression and HIV-1 entry in macrophages. They further underscore a distinct function of the tumor suppressor p53 in enforcing proinflammatory antiviral responses in macrophages, thus providing insight into a cellular pathway that could be targeted to limit the establishment of viral reservoirs in these cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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