सेल संकेतन जर्नल

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खुला एक्सेस

आईएसएसएन: 2576-1471

अमूर्त

न्यूरोनल विनिर्देशन में माइक्रोआरएनए और जीन प्रोग्राम के बीच परस्पर क्रिया के विभिन्न तरीके

लिटिंग सन, यांग लियू और चांगगेंग पेंग

माइक्रोआरएनए (miRNA) तंत्रिका स्टेम कोशिकाओं के स्व-नवीनीकरण और विभेदन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, साथ ही अपने लक्ष्यों की स्थानिक और/या लौकिक अभिव्यक्ति को विनियमित करके न्यूरोनल पूर्वजों के प्रसार और विनिर्देशन में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह अच्छी तरह से प्रलेखित है कि miRNA और उसके लक्ष्य जीन के परस्पर अनन्य या विरोधी ग्रेडिएंट अभिव्यक्ति पैटर्न न्यूरॉन्स के उपप्रकारों को विविधता प्रदान करते हैं और यहां तक ​​कि द्विपक्षीय रूप से सममित न्यूरॉन्स के विशिष्ट कार्यात्मक गुणों को भी निर्दिष्ट करते हैं। इन तंत्रों के विपरीत, हमने हाल ही में दिखाया कि miR-183-96-182 क्लस्टर समय-समय पर अलग-अलग तरीके से प्रोजेनिटर पूल में सह-अभिव्यक्त प्रतिलेखन कारक SHOX2 को बंद कर देता है, जिससे कम थ्रेशोल्ड मैकेनोरिसेप्टर (LTMR) न्यूरॉन्स के दो उपप्रकार उत्पन्न होते हैं, SHOX2 अभिव्यक्ति का जल्दी बंद होना Aβ धीरे-धीरे अनुकूल (SA) LTMR न्यूरॉन्स के भाग्य को बढ़ावा देता है और देर से बंद होने से Aδ LTMR न्यूरॉन्स की पहचान होती है। यह दर्शाता है कि इन दो LTMR न्यूरॉन्स की जनसंख्या का आकार पृष्ठीय मूल नाड़ीग्रन्थि (DRG) में miR-183 क्लस्टर की भिन्न बहुतायत के आधार पर विपरीत रूप से उत्पन्न होता है। न्यूरॉन्स के उपप्रकारों के भाग्य और जनसंख्या आकार दोनों को विनियमित करने के लिए सह-अभिव्यक्त miRNA द्वारा कुंजी विनिर्देशन जीन अभिव्यक्ति के ऑफ-टाइम को सटीक रूप से नियंत्रित करने का यह नया तंत्र हमारी समझ को व्यापक बनाता है कि एक ही पूर्वज पूल से प्राप्त विविध न्यूरॉन्स को miRNA-विनियमित जीन प्रोग्राम द्वारा कैसे निर्दिष्ट किया जाता है, और संभावित रूप से हमें चिकित्सीय उद्देश्य या दवा-स्क्रीनिंग मॉडल बनाने के लिए मानव iPS कोशिकाओं को एक निश्चित प्रकार की कोशिकाओं में कुशलतापूर्वक विभेदित करने में मदद करेगा। इस टिप्पणी में, हम अपने हाल के निष्कर्षों पर चर्चा करते हैं कि कैसे miRNA न्यूरोनल भाग्य को निर्दिष्ट करने के लिए चार अलग-अलग तरीकों से जीन प्रोग्राम के साथ परस्पर क्रिया करता है, और भविष्य की दिशाओं का प्रस्ताव करता है।

अस्वीकरण: इस सार का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया था और अभी तक इसकी समीक्षा या सत्यापन नहीं किया गया है।
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