A synthetic circular RNA targeting miR-340-5p promotes optic nerve regeneration and retinal ganglion cell survival following axotomy
Notice bibliographique
Résumé
The regeneration of axons in the mammalian central nervous system is severely restricted, owing to an age-dependant reduction in intrinsic regenerative capacity, a loss of neurotrophic support, and an inhibitory growth environment. In the dorsal root ganglion (DRG) conditioning lesion model, peripheral axotomy results in transcriptional reprogramming of neurons into a regenerative state, but this reprogramming involves extensive multi-gene changes that are difficult to recapitulate in non-regenerating CNS neurons. MicroRNAs are small non-coding RNAs that individually regulate groups of related genes and are attractive as tool compounds for modulating complex transcriptional changes in cells. Computational modelling was applied to single-cell RNA sequencing datasets from mice subjected to the DRG conditioning lesion paradigm, identifying individual miRNAs that target multiple regeneration associated genes (RAGs). Inhibiting miR-340-5p derepresses RAGs and promotes neurite growth in vitro. A circular RNA sponge designed to sequester miR-340-5p (Circ-340-5p) disinhibits RAGs in the retinal ganglion cells of male and female C57BL/6 mice, whilst simultaneously activating pro-regenerative PI3K signalling and pro-survival BDNF/TRKB signalling. Circ-340-5p enhanced post-axotomy neuronal survival acutely following ONC, but this effect was not sustained at six weeks. Circ-340-5p promoted axon regeneration and the extent of regeneration improved over time. Our findings establish an approach for recapitulating multi-gene transcriptional changes in neurons to promote axon regeneration and neuronal survival following axotomy, and outline a platform for the development of long-acting miRNA-targeting therapeutics.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».