TGF-β regulates m 6 A RNA methylation after PM 2.5 exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atmospheric particulate matter exposure has adverse effects on human health, but its molecular mechanism is complex and need to be explored in depth over time. m6A RNA methylation is an important epigenetic modification that regulates gene expression at the post-transcriptional level. Our previous animal exposure studies found that PM2.5 exposure up-regulated m6A RNA methylation in lung, but the regulatory pathway is currently unclear. PM2.5 can activate transforming growth factor-β (TGF-β), and Smad2/3, a downstream factor of TGF-β, can affect m6A RNA methylation by binding to the RNA methyltransferase complex. Based on the above evidences, the current study aimed to investigate the role of TGF-β signal pathway in PM2.5-induced m6A RNA methylation through animal and A549 cell exposure model. Our results showed that PM2.5 could induce upregulation of m6A RNA methylation, accompanied by increased expression of TGF-β, Smad3, methyltransferase-like 3 (METTL3), methyltransferase-like 14 (METTL14) in both lungs of mice and A549 cell line. Furthermore, the TGF-β inhibition cellular experiments determined that PM2.5 exposure altered the level of m6A RNA methylation, expression of TGF-β, Smad3. Accordingly, it is clear that TGF-β plays an indispensable role in m6A RNA methylation after PM2.5 exposure. Our study demonstrates that PM2.5 exposure influence RNA m6A methylation through the TGF-β signal pathway.
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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 ».