MicroRNA Cues from Nature: A Roadmap to Decipher and Combat Challenges in Human Health and Disease?
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs are small non-coding RNA (18-24 nt long) that fine-tune gene expression at the post-transcriptional level. With the advent of "multi-omics" analysis and sequencing approaches, they have now been implicated in every facet of basic molecular networks, including metabolism, homeostasis, and cell survival to aid cellular machinery in adapting to changing environmental cues. Many animals must endure harsh environmental conditions in nature, including cold/freezing temperatures, oxygen limitation (anoxia/hypoxia), and food or water scarcity, often requiring them to revamp their metabolic organization, frequently on a seasonal or life stage basis. MicroRNAs are important regulatory molecules in such processes, just as they are now well-known to be involved in many human responses to stress or disease. The present review outlines the role of miRNAs in natural animal models of environmental stress and adaptation including torpor/hibernation, anoxia/hypoxia tolerance, and freeze tolerance. We also discuss putative medical applications of advances in miRNA biology including organ preservation for transplant, inflammation, ageing, metabolic disorders (e.g., obesity), mitochondrial dysfunction (mitoMirs) as well as specialized miRNA subgroups respective to low temperature (CryomiRs) and low oxygen (OxymiRs). The review also covers differential regulation of conserved and novel miRNAs involved at cell, tissue, and stress specific levels across multiple species and their roles in survival. Ultimately, the species-specific comparison and conserved miRNA responses seen in evolutionarily disparate animal species can help us to understand the complex miRNA network involved in regulating and reorganizing metabolism to achieve diverse outcomes, not just in nature, but in human health and disease.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 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 ».