Targeting SRSF3 restores immune mRNA translation in microglia/macrophages following cerebral ischemia
Notice bibliographique
Résumé
We recently described a novel ribosome-based regulatory mechanism/checkpoint that controls innate immune gene translation and microglial activation in non-sterile inflammation orchestrated by RNA binding protein SRSF3. Here we describe a role of SRSF3 in the regulation of microglia/macrophage activation phenotypes after experimental stroke. Using a model-system for analysis of the dynamic translational state of microglial ribosomes we show that 24 h after stroke highly upregulated immune mRNAs are not translated resulting in a marked dissociation of mRNA and protein networks in activated microglia/macrophages. Next, microglial activation after stroke was characterized by a robust increase in pSRSF3/SRSF3 expression levels. Targeted knockdown of SRSF3 using intranasal delivery of siRNA 24 h after stroke caused a marked knockdown of endogenous protein. Further analyses revealed that treatment with SRSF3-siRNA alleviated translational arrest of selected genes and induced a transient but significant increase in innate immune signaling and IBA1+ immunoreactivity peaking 5 days after initial injury. Importantly, delayed SRSF3-mediated increase in immune signaling markedly reduced the size of ischemic lesion measured 7 days after stroke. Together, our findings suggest that targeting SRSF3 and immune mRNA translation may open new avenues for molecular/therapeutic reprogramming of innate immune response after ischemic injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».