Characterization of miRNAs in Extracellular Vesicles Released From Atlantic Salmon Monocyte-Like and Macrophage-Like Cells
Notice bibliographique
Résumé
transfer of molecular cargo including genetic material like miRNAs. In mammals, it has previously been established that EV-mediated transfer of miRNAs can alter the development or function of immune cells, such as macrophages. Our previous research revealed that Atlantic salmon head kidney leukocytes (HKLs) change their morphology, phagocytic ability and miRNA profile from primarily "monocyte-like" at Day 1 to primarily "macrophage-like" at Day 5 of culture. Therefore, we aimed to characterize the miRNA cargo packaged in EVs released from these two cell populations. We successfully isolated EVs from Atlantic salmon HKL culture supernatants using the established Vn96 peptide-based pull-down. Isolation was validated using transmission electron microscopy, nanoparticle tracking analysis, and Western blotting. RNA-sequencing identified 19 differentially enriched (DE) miRNAs packaged in Day 1 versus Day 5 EVs. Several of the highly abundant miRNAs, including those that were DE (e.g. ssa-miR-146a, ssa-miR-155 and ssa-miR-731), were previously identified as DE in HKLs and are associated with macrophage differentiation and immune response in other species. Interestingly, the abundance relative of the miRNAs in EVs, including the most abundant miRNA (ssa-miR-125b), was different than the miRNA abundance in HKLs, indicating selective packaging of miRNAs in EVs. Further study of the miRNA cargo in EVs derived from fish immune cells will be an important next step in identifying EV biomarkers useful for evaluating immune cell function, fish health, or response to disease.
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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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».