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Enregistrement W4224262821 · doi:10.3390/genes13040665

MicroRNA-132-3p, Downregulated in Myeloid Angiogenic Cells from Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia Patients, Is Enriched in the TGFβ and PI3K/AKT Signalling Pathways

2022· article· en· W4224262821 sur OpenAlexafffund
Anthony Cannavicci, Qiuwang Zhang, Marie E. Faughnan, Michael J.B. Kutryk

Notice bibliographique

RevueGenes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Anomalies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of Toronto
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayBiologymicroRNAAngiogenesisProtein kinase BCancer researchSignal transductionCell biologyImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) is a rare, autosomal dominant genetic disorder characterized by life-threatening vascular dysplasia. Myeloid angiogenic cells (MACs), alternatively called early endothelial progenitor cells or circulating angiogenic cells, do not directly incorporate into developing blood vessels, but augment angiogenesis in a paracrine manner. MAC dysfunction has been reported in HHT. MicroRNAs (miRNAs) regulate cellular function by modulating gene expression post-transcriptionally. To date, the role of miRNAs in HHT MAC dysfunction has not been documented. Objective. The goal of this study was to comparatively profile miRNAs in HHT patient and control MACs to identify dysregulated miRNAs that may be responsible for the observed MAC dysfunction in HHT. Methodology/Results. Twenty-three dysregulated miRNAs (twenty-one upregulated and two downregulated) in HHT MACs were identified with a TaqMan miRNA microarray. Pathway enrichment analysis showed that the dysregulated miRNAs were significantly enriched in pathways involved in HHT pathogenesis, such as the transforming growth factor β (TGFβ), phosphatidylinositol 3-kinase/protein kinase B (PI3K/AKT), and Hippo signalling pathways. Furthermore, miR-132-3p was determined to be significantly reduced in HHT MACs compared with controls by reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR). Bioinformatic analysis revealed that miR-132-3p is significantly enriched in the TGFβ and PI3K/AKT signalling pathways, targeting SMAD4, an effector of the TGFβ signalling pathway and RASA1, a negative regulator of the PI3K/AKT signalling pathway, respectively. Conclusion. MiRNA dysregulation, specifically reduced expression of miR-132-3p, in HHT MACs was identified. The dysregulated miRNAs are significantly enriched in the TGFβ, PI3K/AKT, and Hippo signalling pathways. These data suggest that alteration in miRNA expression may impair these pathways and contribute to MAC dysfunction in HHT.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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