ANRIL Regulates Multiple Molecules of Pathogenetic Significance in Diabetic Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Hyperglycemia-induced transcriptional alterations lead to aberrant synthesis of a large number of pathogenetic molecules leading to functional and structural damage to multiple end organs including the kidneys. Diabetic nephropathy (DN) remains a major cause of end stage renal disease. Multiple epigenetic mechanisms, including alteration of long non-coding RNAs (lncRNAs) may play a significant role mediating the cellular transcriptional activities. We have previously shown that lncRNA ANRIL may mediate diabetes associated molecular, functional and structural abnormalities in DN. Here we explored downstream mechanisms of ANRIL alteration in DN.Methods: We used renal cortical tissues from ANRIL knockout (KO) mice and wild type (WT) B6 mice, with or without streptozotocin (STZ) induced diabetes for RNA sequencing. The differentially expressed genes were identified using edgeR and DESeq2 computational methods. KEGG and Reactome pathway analyses and network analysesusing STRING and IPA were subsequently performed. Results: Diabetic animals showed hyperglycemia, reduced body weight gain, polyuria and increased urinary albumin. Both albuminuria and polyuria were corrected in the KO diabetic mice. RNA analyses showed Diabetes induced alterations of a large number of transcripts in the wild type (WT) animals. ANRIL knockout (KO) prevented a large number of such alterations. The altered transcripts include metabolic pathways, apoptosis, extracellular matrix protein synthesis and degradation, NFKB related pathways, AGERAGE interaction pathways etc. ANRIL KO prevented majority of these pathways. Conclusion: These findings suggest that as ANRIL regulates a large number of molecules of pathogenetic significance, it may potentially be a drug target for DN and other chronic diabetic complications.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».