Critical roles of the miR-17∼92 family in thymocyte development, leukemogenesis, and autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
Thymocyte development requires precise control of PI3K-Akt signaling to promote proliferation and prevent leukemia and autoimmune disorders. Here, we show that ablating individual clusters of the miR-17∼92 family has a negligible effect on thymocyte development, while deleting the entire family severely impairs thymocyte proliferation and reduces thymic cellularity, phenocopying genetic deletion of Dicer. Mechanistically, miR-17∼92 expression is induced by Myc-mediated pre-T cell receptor (TCR) signaling, and miR-17∼92 promotes thymocyte proliferation by suppressing the translation of Pten. Retroviral expression of miR-17∼92 restores the proliferation and differentiation of Myc-deficient thymocytes. Conversely, partial deletion of the miR-17∼92 family significantly delays Myc-driven leukemogenesis. Intriguingly, thymocyte-specific transgenic miR-17∼92 expression does not cause leukemia or lymphoma but instead aggravates skin inflammation, while ablation of the miR-17∼92 family ameliorates skin inflammation. This study reveals intricate roles of the miR-17∼92 family in balancing thymocyte development, leukemogenesis, and autoimmunity and identifies those microRNAs (miRNAs) as potential therapeutic targets for leukemia and autoimmune diseases.
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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 | 0,000 |
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 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 ».