Identification of Ovine Serum miRNAs Following Bacterial Lipopolysaccharide Challenge
Notice bibliographique
Résumé
Host–pathogen interactions are complex and influenced by host genetic and epigenetic modifications. Recently, the significance of microRNAs (miRNAs) in pathogenic infection and the regulation of immune response has been highlighted. However, information on miRNAs’ role in the course of inflammation is still very limited in small ruminants. The present study was intended to identify changes in the expression of circulatory miRNAs post-lipopolysaccharide (LPS)-challenge. In this study, young ewes (n = 18) were challenged with Escherichia coli LPS (400 ng/kg i.v.) and blood samples were collected for serum miRNA isolation at two-time points; prior to challenge (T0), and 4 h (T4) post-challenge, reflecting the peak cortisol response. A total of 91 miRNAs were profiled, including 84 miRNAs on a commercial ovine miRNA-PCR array, and seven individual miRNAs. Forty five miRNAs were differentially expressed (DE) with 35 being up-regulated (Fold regulation, FR > 2) and 10 being down-regulated (FR < 1, p < 0.05) at T4. Among the up-regulated miRNAs, 14 were significantly (p < 0.05) induced, including oar-miRs: 369-3p, 495-3p, 376a-3p, 543-3p, 668-3p, 329a-3p, 655-3p, 411a-5p, and 154a-3p, which were located on ovine chromosome 18 forming four miRNA clusters within 10 kb. The elevated miRNAs belonged to different functional classes, playing roles in activating the hypothalamic-pituitary-adrenal axis; increasing cell survival and differentiation; and inducing inflammatory responses and targeted PI3K-Akt and MAPK signaling and chemokine signaling pathways. In summary, these results reveal the dynamic nature of ovine serum miRNAs during LPS-induced stress and highlight the potential role of identified miRNA-clusters on chromosome 18 to understand the regulation of the acute-phase response. Some of these identified circulating miRNAs may also serve as stress biomarkers for livestock in the future.
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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 ».