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Enregistrement W4242066172 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.16413

Abstract 16413: MicroRNAs Mediate Cardiac RNA-induced Inflammatory Response <i>via</i> Toll-like Receptor 7

2015· article· en· W4242066172 sur OpenAlexaff
Yan Feng, Hongliang Chen, Lin Zou, Dan Yan, Ganqiong Xu, Wei Chao

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCytokineRNAFlow cytometrymicroRNAInflammationMolecular biologyImmune systemTumor necrosis factor alphaTLR3Toll-like receptorPharmacologyImmunologyBiologyInnate immune systemBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: We have reported that RNA released from necrotic cells induces cytokine production and may contribute to myocardial ischemia/reperfusion (I/R) injury. Our previous study has also demonstrated that RNA isolated from the heart elicits a robust cytokine response in both cardiomyocytes (CMs) and immune cells, but the type of RNA responsible for the inflammatory effect is unknown. We hypothesize that extracellular microRNAs (miRs) mediate the inflammatory effects. Methods: I/R model: mice were subjected to sham procedure or coronary occlusion for 45 min followed by reperfusion. miR array : 68 miRs in the plasma were quantified. Cytokine detection : CMs and macrophages (Mф) were treated with synthetic miRs for 18 h. Cytokines in media were measured by ELISA. miR uptake : Uptake of fluorescent-labeled miR in Mфs was detected by fluorescent microscopy and flow cytometry. miR inhibition : Locked nucleic acid-based inhibitors complementary to 6 target miRs were mixed as anti-miRs-combo. Results: Compared to the sham procedure, 31 out of 68 miRs were significantly increased by > 2-fold at 4 h following I/R. To test whether miR induces inflammatory response, we treated CMs and Mфs with selected 8 miR mimics (0.5 - 1500 nM) and found that 6 of them (miR-34a, -122, -133a, 142a, -146a, -208a) induced cytokine response in a dose-dependent manner. The effects were abolished by pre-treatment of RNase (but not DNase) and by mutations (U→A). Similar to cardiac total RNA, miR-induced cytokines was completely diminished in TLR7 -/- or MyD88 -/- , but not in TLR3 -/- or Trif -/- Mфs, and significantly inhibited by a specific TLR7 inhibitor in CMs. After incubation with fluorescent miR-133a, TLR7 -/- Mфs had similar cellular fluorescence as WT Mфs. Importantly, anti-miRs-combo significantly decreased cardiac RNA-induced cytokine production in both Mфs and CMs. Conclusions: Our data demonstrate that 1) Multiple cellular miRs are released to circulation during I/R; 2) Six miR mimics induce cytokine production specifically via TLR7-MyD88 signaling. 3) Endogenous miRs mediate in part cardiac RNA-induced cytokine response. These data suggest that cellular miRs are potent proinflammatory ligands that act through TLR7-MyD88 signaling.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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