A Common Polymorphism in the <i>FADS1</i> Locus Links miR1908 to Low-Density Lipoprotein Cholesterol Through BMP1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Leveraging microRNA-Seq data and the 1000 Genomes imputed genotypes, we identified rs174561 as a strong microRNA quantitative trait loci for circulating microRNA-1908-5p with higher miR-1908-5p and reduced LDL (lowdensity lipoprotein)-cholesterol, fasting glucose and A1c concentrations in carriers of the rs-174561-C allele. Here, we have investigated the molecular mechanism(s) linking miR-1908-5p to LDL-C concentrations. APPROACH AND RESULTS: Transfection experiments demonstrate that the presence of the C allele significantly increases miR- 1908-5p abundance relative to the T allele. LDLR mRNA and low-density lipoprotein receptor (LDLR) total protein were unchanged in response to differential miR-1908-5p expression. However, the ratio of the cleaved to full-length form of LDLR decreased with miR-1908-5p mimic and increased with miR-1908-5p inhibitor treatment. BMP1 (bone morphogenetic protein 1) is a protease responsible for LDLR cleavage, and we show that miR-1908-5p mimic reduces BMP1 mRNA. Using a reporter array, we identified the TGF-β (transforming growth factor-beta) signaling pathway activity to be reduced by miR- 1908-5p mimic treatment, and this was associated with reduced TGFB1 expression. TGF-β signaling increases BMP1, and we further demonstrate that the effect of miR-1908-5p on LDLR cleavage is abolished by exogenous TGF-β treatment. CONCLUSIONS: These findings uncover a mechanism whereby miR-1908-5p reduces TGFB1 abundance resulting in lower expression of BMP1, ultimately leading to reduced LDLR cleavage. Cleavage of the mature LDLR is known to reduce cell surface affinity for LDL, thereby linking miR-1908-5p to lower circulating LDL-cholesterol levels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».