Genetic screen to test microRNA function in peripheral glia morphology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glial cells perform many functions in the nervous system, including maintaining the blood-brain/nerve barriers and structurally supporting axons. While their functions are well-characterized, the complex molecular mechanisms important for their development are less known. Here, we investigated whether microRNA-mediated post-transcriptional regulation is involved during glial development, ensheathment and blood-nerve-barrier formation in Drosophila . In this study, we systematically knocked down 120 different microRNAs by competitive inhibition using microRNA-sponges and analyzed peripheral glial morphology. Knockdown of miRNA-125 in the blood-nerve barrier-forming glia (subperineurial glia) resulted in the most penetrant morphological defects. Since microRNA-125 is co-transcribed with miRNAs-let7 and −100 in a genetic cluster, our further verification for subperineurial glia function included miRNA-125 plus all other members of this cluster. However, the loss of each individual gene and the entire cluster did not lead to any morphological defects in the subperineurial glia. To test the efficiency of the microRNA sponge approach in subperineurial glia, we expressed a sponge targeting a microRNA established to be vital for blood-brain barrier formation (microRNA-285) and found no defects in brain lobes and peripheral nerves. Given that a scrambled-sponge control also generated morphological defects, this suggests that using miRNA sponge lines may not be an effective approach to study miRNA function in Drosophila peripheral glia.
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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 ».