<i>VEGF</i>-mediated angiogenesis in retinopathy of prematurity is co-regulated by miR-17-5p and miR-20a-5p
Notice bibliographique
Résumé
The microRNAs miR-17-5p and miR-20a-5p play important roles on angiogenesis; however, it is arguable whether they regulate the formation of retinal blood vessels in retinopathy of prematurity (ROP). We used a mouse model of oxygen-induced retinopathy (OIR) to simulate the development of retinas in mice suffering from ROP, and the expression levels of miR-20a-5p, miR-17-5p, hypoxia-inducible factor 1-alpha (HIF-1α), and vascular endothelial growth factor (VEGF) were measured by RT-qPCR and Western blotting. Cell proliferation, apoptosis, and angiogenesis in the OIR model mice were measured using MTT assays, flow cytometry, and Matrigel assays, respectively. The interaction between HIF-1α/VEGF and miR-20a-5p/miR-17-5p were further validated using dual-luciferase reporter assays, biotin-labeled RNA-pulldown, and RNA immunoprecipitation (RIP) assays. In our OIR model, retinal angiogenesis in the mice was associated with down-regulation of miR-20a-5p and miR-17-5p, as well as up-regulation of HIF-1α and VEGF. In addition, the miR-20a-5p and miR-17-5p inhibited cell proliferation and angiogenesis through regulating HIF-1α and VEGF in the retinal cells of the OIR model mice. Moreover, it was found that miR-20a-5p and miR-17-5p bind to HIF-1α and VEGF at the 3'UTR, and there was a combined effect between miR-20a-5p and miR-17-5p on the regulation of HIF-1α and VEGF. It is worth noting that miR-17-5p and miR-20a-5p can preferentially regulate HIF-1α, then act on VEGF, thereby affecting the angiogenesis associated with ROP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».