The Crosstalk Between Non-Coding RNAs and Lipid Metabolism in Chronic Disease Progression
Notice bibliographique
Résumé
In the last twenty years, an increasing volume of research has characterized lipids as dynamic signaling molecules that play essential roles in various physiological and pathological processes, especially concerning chronic diseases such as cardiovascular disorders, diabetes, liver disease, neurodegeneration, cancer, obesity, diabetic and chronic kidney diseases and atherosclerosis. Dysregulation of lipid synthesis and storage, lipolysis, fatty acid oxidation, lipid signaling pathways, and organelle-specific lipid modifications, including mitochondrial phospholipid remodeling and endoplasmic reticulum stress induced by saturated fatty acids, are recognized as contributors to the initiation and progression of this pathogenesis. Concurrently with the increasing comprehension of lipid metabolism, the last decade has seen progress in the understanding of genome control, especially with non-coding RNAs (ncRNAs). MicroRNAs, long non-coding RNAs, and circular RNAs, as ncRNAs, are essential modulators of gene expression at the epigenetic, transcriptional, and post-transcriptional levels that affect a number of lipid metabolism-related processes, such as fatty acid synthesis and oxidation, cholesterol homeostasis, and lipid droplet dynamics. Therapeutically, ncRNAs hold considerable promise owing to their tissue specificity and modularity, with antisense oligonucleotides and CRISPR-based editing currently under preclinical evaluation. In this context, we review recent studies exploring the interplay between ncRNAs and the regulatory networks governing lipid metabolism, and how disruptions in these networks contribute to chronic disease. This emerging paradigm underscores the role of ncRNA–lipid metabolism interactions as central nodes in metabolic and inflammatory pathways, highlighting the need for a holistic approach to therapeutic targeting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».