microRNA-184 distribution and consequences on glial septate junctions and the blood-brain barrier
Notice bibliographique
Résumé
Cellular permeability barriers restrict the diffusion of solutes, pathogens, and cells across tissues. In Drosophila melanogaster, septate and tricellular junctions create permeability barriers in epithelia and the blood-brain barrier in glia. In vitro, and in vivo studies in the epithelia of the Drosophila wing imaginal discs identified microRNA-184 (miR-184) as a potential regulator of a subset of pleated septate and tricellular junction proteins. However, which tissues express miR-184, and the consequences of miR-184 expression on the blood-brain barrier has not been examined. Using a miR-184 sensor, we found that miR-184 is absent in tissues with pleated septate junctions but is present in tissues with smooth septate junctions. When expressed in the subperineurial glia that form the blood-brain barrier, miR-184 resulted in the loss of targeted septate junction proteins, a compromised blood-brain barrier, decreased locomotion, and lethality. Interestingly, qRT-PCR analysis revealed that miR-184 expression did not alter mRNA levels of targeted genes. Conversely, expression of miR-184 led to an increase in the mRNA and expression of the non-target Nervana2 protein. Thus, mRNA-184 can regulate multiple pleated septate junction proteins either directly through loss of translation or indirectly by disruption of the septate junction domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».