The Role of Long Noncoding RNA MALAT1 in Diabetic Polyneuropathy and the Impact of Its Silencing in the Dorsal Root Ganglion by a DNA/RNA Heteroduplex Oligonucleotide
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic polyneuropathy (DPN) is the most common complication of diabetes, yet its pathophysiology has not been established. Accumulating evidence suggests that long noncoding RNA metastasis-associated lung adenocarcinoma transcript 1 (MALAT1) plays pivotal roles in the regulation of cell growth and survival during diabetic complications. This study aimed to investigate the impact of MALAT1 silencing in dorsal root ganglion (DRG) sensory neurons, using an α-tocopherol-conjugated DNA/RNA heteroduplex oligonucleotide (Toc-HDO), on the peripheral nervous system of diabetic mice. We identified MALAT1 upregulation in the DRG of chronic diabetic mice that suggested either a pathological change or one that might be protective, and systemic intravenous injection of Toc-HDO effectively inhibited its gene expression. However, we unexpectedly noted that this intervention paradoxically exacerbated disease with increased thermal and mechanical nociceptive thresholds, indicating further sensory loss, greater sciatic-tibial nerve conduction slowing, and additional declines of intraepidermal nerve fiber density in the hind paw footpads. Serine/arginine-rich splicing factors, which are involved in pre-mRNA splicing by interacting with MALAT1, reside in nuclear speckles in wild-type and diabetic DRG neurons; MALAT1 silencing was associated with their disruption. The findings provide evidence for an important role that MALAT1 plays in DPN, suggesting neuroprotection and regulation of pre-mRNA splicing in nuclear speckles. This is also the first example in which a systemically delivered nucleotide therapy had a direct impact on DRG diabetic neurons and their axons.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».