Vitamins A and D Enhance the Expression of Ror-γ-Targeting miRNAs in a Mouse Model of Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Multiple Sclerosis (MS) is an autoimmune disease of the central nervous system. Autoreactive T cells including cells with a Th17 phenotype are critical players in MS pathogenesis. In this study, we investigated the effects of VitA/D on miRNAs expression involved in Th17 development neuroinflammation using (EAE). Methods: EAE was induced in C57BL/6 mice and received IP injections of vitamins A, D or their combination starting one day before the immunization and continued every other day for 30 days. Animals were scored for 30 days. Percentages of Th17 cells were measured in splenocytes following in vitro re-stimulation with MOG using intracellular staining and flow cytometry. Expression of miR-98-5p and Let-7a-5p, two miRNAs that are known to target Ror-t and Ror-t was measured in MOG-stimulated splenocytes as well as in spinal cord tissues using real-time RT-PCR. Results: Treated mice showed decreased frequency of Th17 cells in their spleens following in vitro re-stimulation with antigen, also lower expression of IL17 and Ror-t in their in CNS and splenocytes. Vitamin A and vitamin D-treated splenocytes showed significant upregulation of miR-98-5p in 24 hour and 48 hours time-points and Let-7a-5p expression was induced at 48-hour post-treatment in MOG-treated cells, which showed a strong negative correlation with splenocyte Ror-t levels. Conclusion: Our data suggest that treatment with vitamins A and D can decreased differentiation of Th17 phenotype. This is likely due to upregulation of Ror-t-targeting miRNAs, miR-98-5p and Let-7a-5p following treatment. These findings point to a potential protective role for miRNAs in the context of autoimmune neuroinflammation.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».