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Enregistrement W4386845694 · doi:10.2174/0929867331666230915103147

Role of S100 and YKL40 on Intraventricular Cerebral Hemorrhagesin the Preterm Infant and the Neuroprotective Role of miR-138-siRNAs-HIF-1a and miR-21-siRNAs-HVCN1 in Neonatal Mice withNerve Injury

2023· article· en· W4386845694 sur OpenAlexaff
Roghayeh Ijabi, Zachary Kaminsky, Parisa Roozehdar, Janat Ijabi, Hemen Moradi‐Sardareh, Najmeh Tehranian

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionSmall interfering RNAMedicineAnesthesiaNeurosciencePharmacologyBiologyRNABiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Epilepsy and intraventricular-cerebral hemorrhage is a common complication irreversible in preterm infants. Inflammation leads to an increase in intracellular calcium, acidosis, and oxygen usage, and finally, may damage brain cells. Increases in HIF-1a and HVCN1 can reduce the complications of oxygen consumption and acidosis in infants with intraventricular hemorrhage (IVH). On the other hand, decreases in S100B can shield nerve cells from apoptosis and epilepsy by reducing brain damage. Objective: In this research, we investigated how miR-138-siRNAs-HIF-1a and miR-21- siRNAs-HVCN1 affect apoptosis in hypoxic mice. Methods: On the first and third days after delivery, the YKL40, HIF-1a, HVCN1, and S100b genes were compared between two groups of preterm infants with and without maternal inflammation. Afterward, the miRNAs were transfected into cell lines to monitor variations in YKL40, HIF-1a, HVCN1, and S100b gene expression and nerve cell apoptosis. We changed the expression of S100b, HVCN1, and HIF-1a genes by using specific siRNAs injected into mice. Using real-time PCR, Western blotting, flow cytometry (FCM), and immunofluorescence, and changes in gene expression were evaluated (IHC). Results: HVCN1 gene expression showed a strong negative correlation with epilepsy in both groups of infants (P< 0.001). Significant correlations between epilepsy and the expression levels of the S100b, YKL40, and HIF-1a genes were found (P< 0.001). According to FCM, after transfecting miRNA-431 and miRNA-34a into cell lines, the apoptosis index (A.I.) were 41.6 3.3 and 34.5 5.2%, respectively, while the A.I. were 9.6 2.7 and 7.1 4.2% after transfecting miRNA-21 and miRNA-138. MiR-138-siRNAs-HIF-1a and miR-21-siRNAs-HVCN1 were simultaneously injected into hypoxic mice, and IHC double-labeling revealed that this reduced apoptosis and seizures compared to the hypoxic group. Results: HVCN1 gene expression showed a strong negative correlation with epilepsy in both groups of infants (P< 0.001). Significant correlations between epilepsy and the expression levels of the S100b, YKL40, and HIF-1a genes were found (P< 0.001). According to FCM, after transfecting miRNA-431 and miRNA-34a into cell lines, the apoptosis index (A.I.) were 41.6 3.3 and 34.5 5.2%, respectively, while the A.I. were 9.6 2.7 and 7.1 4.2% after transfecting miRNA-21 and miRNA-138. MiR-138-siRNAs-HIF-1a and miR-21-siRNAs-HVCN1 were simultaneously injected into hypoxic mice, and IHC double-labeling revealed that this reduced apoptosis and seizures compared to the hypoxic group. Conclusion: Our findings demonstrate that miR-138-siRNAs-HIF-1a and miR-21-siRNAs- HVCN1 injections prevent cerebral ischemia-induced brain damage in hypoxia mice by increasing HVCN1 and HIF-1a and decreasing S100b, which in turn lessens apoptosis and epilepsy in hypoxic mice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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