MiR-365-3p is a negative regulator in IL-17-mediated asthmatic inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interleukin-17, the major proinflammatory cytokine secreted by Th17 cells, makes essential contribution to pathogenesis of severe asthma, while the detailed mechanisms, especially the involvement of microRNAs which are also important participants in asthma progression, remains largely unclear. Methods: In this study, we established a house dust mite (HDM) extract-induced murine asthmatic models and the miRNA expression in the lung tissues of mice were profiled by miRNA microarray assay. The effect of miR-365-3p on IL-17-mediated inflammation was examined by qRT-PCR and immunoblotting analysis. The involvement of ARRB2 as target gene of miR-365-3p was verified by overexpression or RNA interference. Results: HDM extract-induced asthmatic inflammation was proved to be IL17-mediated and miR-365-3p was screened out to be the only miRNA exclusively responsive to IL-17. miR-365-3p, whose expression was significantly downregulated upon IL-17 stimulation, was demonstrated to exert remarkable anti-inflammatory effect to decrease IL-17-provoked inflammatory cytokines (KC/IL-8 and IL-6) in both airway epithelial cells and macrophages of murine and human origins, verifying its universal antagonizing activity against IL-17-initiated inflammation across the two species. ARRB2 was characterized as the key target of miR-365-3p to negate IL-17-induced inflammatory cytokines. Conclusion: Taken together, our data supported the notion that miR-365-3p, which was diminished by IL-17 in murine and human asthmatic pathogenesis, functioned as an essential negative mediator in IL-17-stimuated inflammatory response by targeting ARRB2, which would shed new light to the understanding and therapeutics thereof of asthmatic inflammation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».