miR–9-5p regulates immunometabolic and epigenetic pathways in β-glucan–trained immunity via IDH3α
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Trained immunity, induced by β-glucan in monocytes, is mediated by activating metabolic pathways that result in epigenetic rewiring of cellular functional programs; however, molecular mechanisms underlying these changes remain unclear. Here, we report a key immunometabolic and epigenetic pathway mediated by the miR-9-5p-isocitrate dehydrogenase 3α (IDH3α) axis in trained immunity. We found that β-glucan-trained miR-9-5p-/- monocytes showed decreased IL-1β, IL-6, and TNF-α production after LPS stimulation. Trained miR-9-5p-/- mice produced decreased levels of proinflammatory cytokines upon rechallenge in vivo and had worse protection against Candida albicans infection. miR-9-5p targeted IDH3α and reduced α-ketoglutarate (α-KG) levels to stabilize HIF-1α, which promoted glycolysis. Accumulating succinate and fumarate via miR-9-5p action integrated immunometabolic circuits to induce histone modifications by inhibiting KDM5 demethylases. β-Glucan-trained monocytes exhibited low IDH3α levels, and IDH3α overexpression blocked the induction of trained immunity by monocytes. Monocytes with IDH3α variants from autosomal recessive retinitis pigmentosa patients showed a trained immunity phenotype at immunometabolic and epigenetic levels. These findings suggest that miR-9-5p and IDH3α act as critical metabolic and epigenetic switches in trained immunity.
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Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 découle