MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417001741 · doi:10.1371/journal.pone.0328862

microRNA-184 distribution and consequences on glial septate junctions and the blood-brain barrier

2025· article· en· W4417001741 sur OpenAlexafffund
Sravya Paluri, Vanessa J. Auld

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSeptate junctionsSeptateTight junctionCell junctionMessenger RNAIn vivoEpitheliumPermeability (electromagnetism)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetBarrier Structure and Function StudiesTravaux en français237 207