Role of extracellular microRNA-146a-5p in host innate immunity and bacterial sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular miRNAs (ex-miRNAs) mediate intercellular communication and play a role in diverse physiological and pathological processes. Using small RNA sequencing, we identify that miRNAs are the most abundant RNA species in the plasma and differentially expressed in murine and human sepsis, such as miR-146a-5p. Exogenous miR-146a-5p, but not its duplex precursor, induces a strong immunostimulatory response through a newly identified UU-containing motif and TLR7 activation, and an immunotolerance by rapid IRAK-1 protein degradation via TLR7→MyD88 signaling and proteasome activation, whereas its duplex precursor acts by targeting 3′ UTR of Irak-1 gene via Ago2 binding. miR-146a knockout in mice offers protection against sepsis with attenuated interleukin-6 (IL-6) storm and organ injury, improved cardiac function, and better survival. In septic patients, the plasma miR-146a-5p concentrations are closely associated with the two sepsis outcome predictors, blood lactate and coagulopathy. These data demonstrate the importance of extracellular miR-146a-5p in innate immune regulation and sepsis pathogenesis.
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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) | 0,000 | 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 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 ».