miR-155 Inhibits Expression of the MEF2A Protein to Repress Skeletal Muscle Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
microRNAs (miRNAs) are 21–23-nucleotide non-coding RNAs. It has become more and more evident that this class of small RNAs plays critical roles in the regulation of gene expression at the post-transcriptional level. MEF2A is a member of the MEF2 (myogenic enhancer factor 2) family of transcription factors. Prior report showed that the 3′-untranslated region (3′-UTR) of the Mef2A gene mediated its repression; however, the molecular mechanism underlying this intriguing observation was unknown. Here, we report that MEF2A is repressed by miRNAs. We identify miR-155 as one of the primary miRNAs that significantly represses the expression of MEF2A. We show that knockdown of the Mef2A gene by siRNA impairs myoblast differentiation. Similarly, overexpression of miR-155 leads to the repression of endogenous MEF2A expression and the inhibition of myoblast differentiation. Most importantly, reintroduction of MEF2A in miR-155 overexpressed myoblasts was able to partially rescue the miR-155-induced myoblast differentiation defect. Our data therefore establish miR-155 as an important regulator of MEF2A expression and uncover its function in muscle gene expression and myogenic differentiation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».