Data on microRNA expression, predicted gene targets and pathway analysis in response to different concentrations of a cranberry proanthocyanidin-rich extract and its metabolite 3-(4-hydroxyphenyl)-propionic acid in intestinal Caco-2BBe1 cells
Notice bibliographique
Résumé
Cranberry-derived proanthocyanidin (PAC) is processed by the gut microbiota to produce 3-(4-hydroxyphenyl)-propionic acid (HPPA), among other metabolites. These data are in support of the article entitled, “Cranberry proanthocyanidin and its microbial metabolite 3,4-dihydroxyphenylacetic acid, but not 3-(4-hydroxyphenyl)-propionic acid, partially reverse pro-inflammatory microRNA responses in human intestinal epithelial cells,” published in Molecular Nutrition and Food Research [1]. Here we describe data generated by nCounter® Human v3 miRNA Expression Panel of RNA obtained from Caco-2BBe1 cells exposed to two different concentrations of cranberry extract rich in PAC (50 μg/ml or 100 μg/ml) or 3-(4-hydroxyphenyl)-propionic acid (5 μg/ml or 10 μg/ml) for 24 hours, then stimulated with 1 ng/ml of IL-1ß or not (mock) for three hours. The raw data are publicly available at the NCBI GEO database GSE237078. This work also includes descriptive methodological procedures, treatment-responsive microRNA (miRNA) expression profiles in Caco-2BBe1 cells, and in silico mRNA gene target and pathway enrichment analyses of significantly differentially expressed miRNAs (q < 0.001). Cranberry and its components have recognized health benefits, particularly in relation to combatting inflammation and pathogenic bacterial adhesion. These data will be valuable as a reference to study the response of intestinal cells to other polyphenol-rich food sources, analyze gut microbial responses to cranberry and its metabolites in different cell lines and mammalian hosts to elucidate individualized effects, and to delineate the role of the gut microbiota in facilitating the benefits of cranberry. Moreover, these data will aid in expanding our knowledge on the mechanisms underlying the benefits of cranberry and its components.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».