Shared and distinct microRNA profiles between HT22, N2A and SH-SY5Y cell lines and primary mouse hippocampal neurons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MicroRNAs (miRNA) are small non-coding RNAs that are key negative regulators of gene expression. Their roles include shaping the gene expression landscape during and after brain development by defining and maintaining levels of proteins that generate the distinct morphological and functional properties of neurons and other brain cell types. HT22, N2A, and SH-SY5Y are common immortalized neuronal cell lines that offer simple, less expensive, and time-saving options for in vitro modelling to evaluate miRNA functions. The extent to which these lines reflect primary neurons remains, however, unclear. Here, we benchmarked the miRNA profiles of cultured mouse hippocampal neurons against Argonaute-loaded miRNAs in the adult mouse hippocampus and miRNA data from the hippocampus of patients with drug-resistant temporal lobe epilepsy. We then compared the miRNA expression landscape in HT22, N2A and SH-SY5Y against mouse hippocampal primary cell cultures. We profiled over 700 miRNAs across the lines and detected 310 miRNAs in all four cell types. This included detection of neuron-enriched miRNAs such as miR-124 and miR-128, although the cell lines typically displayed lower levels of these than in primary neurons and reference adult hippocampal tissue. The miRNA profile in the HT22 cell line showed the highest correlation to the mouse primary neuronal cultures. Together, this study provides a dataset on basal miRNA expression across commonly used cell lines for neuroscience research and evidence for both conserved and distinct profiles that should be used to inform decisions on cell lines for modelling brain and miRNA research.
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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 ».