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Enregistrement W3164830208 · doi:10.1139/bcb-2020-0243

MiR-494-3p alleviates acute lung injury through regulating NLRP3 activation by targeting CMPK2

2021· article· en· W3164830208 sur OpenAlexvenueno aff
Hong Wang, Shuqin Wang, Shanshan Huang

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoptosisLipopolysaccharideInflammationInflammasomeCancer researchIn vivoMedicineImmunologyChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute lung injury (ALI) is a severe respiratory disorder with a high rate of mortality, and is characterized by excessive cell apoptosis and inflammation. MicroRNAs (miRNAs) play pivotal roles in ALI. This study examined the biological function of miR-494-3p in cell apoptosis and inflammatory response in ALI. For this, mice were injected with lipopolysaccharide (LPS) to generate an in-vivo model of ALI (ALI mice), and WI-38 cells were stimulated with lipopolysaccharide (LPS) to generate an in-vitro model of ALI. We found that miR-494-3p was significantly downregulated in the ALI mice and in the in-vitro model. Overexpression of miR-494-3p inhibited inflammation and cell apoptosis in the LPS-induced WI-38 cells, and improved the symptoms of lung injury in the ALI mice. We then identified cytidine/uridine monophosphate kinase 2 (CMPK2) as a novel target of miR-494-3p in the WI-38 cells. Furthermore, miR-494-3p suppressed cell apoptosis and the inflammatory response in LPS-treated WI-38 cells through targeting CMPK2. The NLRP3 inflammasome is reportedly responsible for the activation of inflammatory processes. In our study, CMPK2 was confirmed to activate the NLRP3 inflammasome in LPS-treated WI-38 cells. In conclusion, miR-494-3p attenuates ALI through inhibiting cell apoptosis and the inflammatory response by targeting CMPK2, which suggests the value of miR-494-3p as a target for the treatment for ALI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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