Unveiling the Cutting-Edge Impact of Polarized Macrophage-Derived Extracellular Vesicles and MiRNA Signatures on TGF-β Regulation within Lung Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Depending on local cues, macrophages can polarize into classically activated (M1) or alternatively activated (M2) phenotypes. This study investigates the impact of polarized macrophage-derived Extracellular Vesicles (EVs) (M1 and M2) and their cargo of miRNA-19a-3p and miRNA-425-5p on TGF-β production in lung fibroblasts. EVs were isolated from supernatants of M0, M1, and M2 macrophages and quantified using nanoscale flow cytometry prior to fibroblast stimulation. The concentration of TGF-β in fibroblast supernatants was measured using ELISA assays. The expression levels of miRNA-19a-3p and miRNA-425-5p were assessed via TaqMan-qPCR. TGF-β production after stimulation with M0-derived EVs and with M1-derived EVs increased significantly compared to untreated fibroblasts. miRNA-425-5p, but not miRNA-19a-3p, was significantly upregulated in M2-derived EVs compared to M0- and M1-derived EVs. This study demonstrates that EVs derived from both M0 and M1 polarized macrophages induce the production of TGF-β in fibroblasts, with potential regulation by miRNA-425-5p.
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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 ».