MicroRNA-9 fine tunes dendritic cell function by suppressing negative regulators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MicroRNAs (miRNA) are emerging as important regulators of immune function due to their fast action and ability to regulate programs of gene expression. Dendritic cell (DC) responses to stimuli involves a rapid transition from steady-state an activated state, leading to numerous phenotypic changes underpinned by changes in gene expression. We have found that microRNA-9 (miR-9) expression is rapidly increased upon LPS stimulation. Pathway analysis on predicted miR-9 targets show a significant enrichment of negative regulators of gene expression. We investigated whether miR-9 promotes DC activation through targeting negative regulators. We found that DCs overexpressing miR-9 showed an increased activation phenotype whereas DCs sequestering miR-9 showed blunted activation. Co-culture of miR-9 sequestering DCs with T cells led to decreased T-cell activation, whereas miR-9 overexpressing DCs promoted T cell activation. Mice immunized with miR-9 overexpressing DCs following injection with B16-OVA melanoma cells displayed decreased tumour volume compared to controls. This work demonstrates that miR-9 promotes the activation and function of DCs, adding to the growing evidence that miRNAs are involved in the regulation of immune responses.
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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 | 0,001 |
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 ».