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Enregistrement W4402002301 · doi:10.1503/jpn.230118

Plasma exosomes carrying mmu-miR-146a-5p and Notch signalling pathway–mediated synaptic activity in schizophrenia

2024· article· en· W4402002301 sur OpenAlexvenueno aff
Zhichao Wang, Tong Wu, Houjia Hu, Alabed Ali A. Alabed, Guangcheng Cui, Lei Sun, Zhenghai Sun, Yuchen Wang, Ping Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrovesiclesSchizophrenia (object-oriented programming)Notch signaling pathwayNeurosciencemicroRNACell biologyExosomeSynapseBiologyPsychologySignal transductionPsychiatryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Schizophrenia is characterized by a complex interplay of genetic and environmental factors, leading to alterations in various molecular pathways that may contribute to its pathogenesis. Recent studies have shown that exosomal microRNAs could play essential roles in various brain disorders; thus, we sought to explore the potential molecular mechanisms through which microRNAs in plasma exosomes are involved in schizophrenia. Methods: We obtained sequencing data sets (SUB12404730, SUB12422862, and SUB12421357) and transcriptome sequencing data sets (GSE111708, GSE108925, and GSE18981) from mouse models of schizophrenia using the Sequence Read Archive and the Gene Expression Omnibus databases, respectively. We performed differential expression analysis on mRNA to identify differentially expressed genes. We conducted Gene Ontology (GO) functional and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analyses to determine differentially expressed genes. Subsequently, we determined the intersection of differentially expressed microRNAs in plasma exosomes and in prefrontal cortex tissue. We retrieved downstream target genes of mmu-miR-146a-5p from TargetScan and used Cytoscape to visualize and map the microRNA–target gene regulatory network. We conducted in vivo experiments using MK-801–induced mouse schizophrenia models and in vitro experiments using cultured mouse neurons. The role of plasma exosomal miR-146a-5p in schizophrenia was validated using a cell counting kit, detection of lactate dehydrogenase, dual-luciferase assay, quantitative reverse transcription polymerase chain reaction, and Western blot analysis. Results: Differential genes were mainly enriched in synaptic regulation–related functions and pathways and were associated with neuronal degeneration. We found that mmu-miR-146a-5p was highly expressed in both prefrontal cortical tissue and plasma exosomes, which may be transferred to lobe cortical vertebral neurons, leading to the synergistic dysregulation of gene network functions and, therefore, promoting schizophrenia development. We found that mmu-miR-146a-5p may inhibit the Notch signalling pathway–mediated synaptic activity of mouse pyramidal neurons in the lobe cortex by targeting NOTCH1, which in turn could promote the onset and development of schizophrenia in mice. Limitations: The study’s findings are based on animal models and in vitro experiments, which may not fully replicate the complexity of human schizophrenia. Conclusion: Our findings suggest that mmu-miR-146a-5p in plasma-derived exosomes may play an important role in the pathogenesis of schizophrenia. Our results provide new insights into the underlying molecular mechanisms of the disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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