miRNA Profile and Role in the Immunological and Inflammatory Microenvironment of the Stroma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to their self-renewal capacity, multi-lineage potential, and immunomodulatory properties, mesenchymal stromal cells (MSCs) are an attractive tool for different therapeutic strategies.Foreskin (FSK), considered as a biological waste material, has already been shown to be a valuable source of MSCs.Besides their typical fibroblast like morphology and International Society for cellular Therapy compliant phenotype, foreskin-MSCs (FSK-MSCs) are clonogenic, and highly proliferative cells with multi-lineage and strong immunomodulatory capacities.Of importance, FSK-MSCs properly adjust their fate following exposure to inflammatory signals.Being potent regulators of gene expression, miRNAs are www.videleaf.cominvolved in modulating nearly all cellular processes and in orchestrating the roles of different immune cells.In this study, we characterized the miRNome of FSK-MSCs by determining the expression profile of 380 different miRNAs in inflammation primed vs. control non-primed cells.Methods: TaqMan low density array (TLDA) was performed to identify dysregulated miRNAs after exposing FSK-MSCs to inflammatory signals.Quantitative real-time RT-PCR was carried out to validate the observations.DIANA-miRPath analysis web server was used to identify potential pathways that could be targeted by the dysregulated miRNAs.Results: Sixteen miRNAs were differentially expressed in inflammation-primed vs. non-primed FSK-MSCs.The expression level of miR-27a, -145, -149, -194, -199a, -221, -328, -345, -423-5p, -485-3p, -485-5p, -615-5p and -758 was downregulated whilst that of miR-155, -363 and -886-3p was upregulated.Target pathway prediction of those differentially expressed miRNAs identified different inflammation linked pathways.Conclusions: After determining their miRNome, we identified a striking effect of inflammatory signals on the miRNAs' expression levels in FSK-MSCs.Our results highlight a potential role of miRNAs in modulating the transcription programs of FSK-MSCs in response to inflammatory signals.Further, we propose that specific miRNAs could serve as interesting targets to manipulate some functions of FSK-MSCs, thus ameliorating their therapeutic potential.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».