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Enregistrement W4408404466 · doi:10.1101/2025.03.05.641704

The strand-selective regulation of miR-155 in response to lipopolysaccharide by CELF2, FUBP1 and KSRP proteins

2025· preprint· en· W4408404466 sur OpenAlexaff
Jeff S. J. Yoon, Abdulwadood Baksh, Thomas C. Chamberlain, Alice Mui

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmiR-155microRNAFunction (biology)Cell biologyLipopolysaccharideBiologyImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The microRNA-155 exists in two forms, miR-155-5p and miR-155-3p, produced from either strand of the double-stranded precursor of miR-155. The more abundant and better-studied miR-155-5p has been implicated in many biological processes with dysregulated expression occurring in human diseases. miR-155-5p plays an essential role in supporting inflammatory responses in macrophages. Activating macrophages with lipopolysaccharide elevates miR-155-5p, while the anti-inflammatory cytokine interleukin-10 reduces miR-155-5p levels. Recently, miR-155-3p has also been suggested to participate in macrophage function, although its specific role is unclear. We found that LPS stimulation of macrophages results first in the elevation of miR-155-3p levels, followed by an increase in miR-155-5p levels. In this paper, we explore the mechanisms involved in the maturation of the pre-miR-155 to either miR-155-5p or miR-155-3p. We describe the contribution of three RNA-binding proteins, CELF2, FUBP1 and KSRP, to pre-miR-155 processing. Our data suggests CELF2 regulates miR-155-5p/miR-155-3p strand selection. FUBP1 may support the expression of miR-155-3p for specific subcellular functions, while KSRP appears to inhibit both miR-155-5p and miR-155-3p maturation without altering the relative expression of each strand.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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