Persian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Genomics, proteomics & bioinformatics 2020-Mar

Epitranscriptomic 5-Methylcytosine Profile in PM2.5-induced Mouse Pulmonary Fibrosis.

فقط کاربران ثبت نام شده می توانند مقالات را ترجمه کنند
ورود به سیستم / ثبت نام
پیوند در کلیپ بورد ذخیره می شود
Xiao Han
Hanchen Liu
Zezhong Zhang
Wenlan Yang
Chunyan Wu
Xueying Liu
Fang Zhang
Baofa Sun
Yongliang Zhao
Guibin Jiang

کلید واژه ها

خلاصه

Exposure of airborne particulate matter (PM) with an aerodynamic diameter less than 2.5 μm (PM2.5) is epidemiologically associated with lung dysfunction and respiratory symptoms, including pulmonary fibrosis. However, whether epigenetic mechanisms are involved in PM2.5-induced pulmonary fibrosis is currently poorly understood. Herein, using a PM2.5-induced pulmonary fibrosis mouse model, we found that PM2.5 exposure leads to aberrant mRNA 5-methylcytosine (m5C) gain and loss in fibrotic lung tissues. Moreover, we showed the m5C-mediated regulatory map of gene functions in pulmonary fibrosis after PM2.5 exposure. Several genes act as m5C gain-upregulated factors, probably critical for the development of PM2.5-induced fibrosis in mouse lungs. These genes, including Lcn2, Mmp9, Chi3l1, Adipoq, Atp5j2, Atp5l, Atpif1, Ndufb6, Fgr, Slc11a1, and Tyrobp, are highly related to oxidative stress response, inflammatory responses, and immune system processes. Our study illustrates the first epitranscriptomic RNA m5C profile in PM2.5-induced pulmonary fibrosis and will be valuable in identifying biomarkers for PM2.5 exposure-related lung pathogenesis with translational potential.

به صفحه فیس بوک ما بپیوندید

کاملترین پایگاه داده گیاهان دارویی با پشتیبانی علمی

  • به 55 زبان کار می کند
  • درمان های گیاهی با پشتوانه علم
  • شناسایی گیاهان توسط تصویر
  • نقشه GPS تعاملی - گیاهان را در مکان نشان دهید (به زودی)
  • انتشارات علمی مربوط به جستجوی خود را بخوانید
  • گیاهان دارویی را با توجه به اثرات آنها جستجو کنید
  • علایق خود را سازماندهی کنید و با تحقیقات اخبار ، آزمایشات بالینی و حق ثبت اختراع در جریان باشید

علامت یا بیماری را تایپ کنید و در مورد گیاهانی که ممکن است به شما کمک کنند ، بخوانید ، یک گیاه تایپ کنید و بیماری ها و علائمی را که در برابر آن استفاده می شود ، ببینید.
* کلیه اطلاعات براساس تحقیقات علمی منتشر شده است

Google Play badgeApp Store badge