miRNA-486-5p: signaling targets and role in non-malignant disease
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are short non-coding RNAs, highly conserved between species, that are powerful regulators of gene expression. Aberrant expression of miRNAs alters biological processes and pathways linked to human disease. miR-486-5p is a muscle-enriched miRNA localized to the cytoplasm and nucleus, and is highly abundant in human plasma and enriched in small extracellular vesicles. Studies of malignant and non-malignant diseases, including kidney diseases, have found correlations with circulating miR-486-5p levels, supporting its role as a potential biomarker. Pre-clinical studies of non-malignant diseases have identified miR-486-5p targets that regulate major signaling pathways involved in cellular proliferation, migration, angiogenesis, and apoptosis. Validated miR-486-5p targets include phosphatase and tensin homolog (PTEN) and FoXO1, whose suppression activates phosphatidyl inositol-3-kinase (PI3K)/Akt signaling. Targeting of Smad1/2/4 and IGF-1 by miR-486-5p inhibits transforming growth factor (TGF)-β and insulin-like growth factor-1 (IGF-1) signaling, respectively. Other miR-486-5p targets include matrix metalloproteinase-19 (MMP-19), Sp5, histone acetyltransferase 1 (HAT1), and nuclear factor of activated T cells-5 (NFAT5). In this review, we examine the biogenesis, regulation, validated gene targets and biological effects of miR-486-5p in non-malignant diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».