Milk derived extracellular vesicle uptake in human microglia regulates the DNA methylation machinery
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian milk contains milk-derived extracellular vesicles (MEVs), a group of biological nanovesicles that transport macromolecules. Their ability to cross the blood brain barrier and the presence of cargo capable of modifying gene function have led to the hypothesis that MEVs may play a role in brain function and development. Here, we investigated the uptake of MEVs by human microglia cells in vitro and explored the functional outcomes of MEV uptake. We examined the expression of the miR-148/152 family, highly abundant MEV microRNAs, that directly suppress the translation of DNA methyltransferase (DNMT) enzymes crucial for catalyzing DNA methylation modifications. We also measured phenotypic and inflammatory gene expression in baseline homeostatic and IFN-γ primed microglia to determine if MEVs induce anti-inflammatory effects. We found that MEVs are taken up and localize in baseline and primed microglia. In baseline microglia, MEV supplementation reduced miR-148a-5P levels, increased DNMT1 transcript, protein abundance, and enzymatic activity, compared to cells that did not receive MEVs. In primed microglia, MEV supplementation decreased miR-148a-5P levels and increased DNMT1 protein abundance, but DNMT1 transcript and enzymatic levels remained unchanged. Contrary to predictions, MEV supplementation failed to attenuate pro-inflammatory IL1β expression in primed microglia. This study provides the first evidence of MEV uptake by a brain macrophage, suggesting a potential role in regulating epigenetic machinery and neuroimmune modulation.
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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 ».