Profiling of Targeted miRNAs (8-nt) for the Genes Involved in Type 2 Diabetes Mellitus and Cardiac Hypertrophy

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) and cardiac hypertrophy (CH) are among the top ten leading cause of deaths, worldwide. T2DM and cardiac hypertrophy are the chronic diseases, have close association and direct life-threatening complications like stroke, myocardial infarction, retinopathy, nephropathy, and limb amputation. In addition to other medical approaches, miRNAs-based strategy is considered most efficient for early detection of chronic diseases and also has potential for the treatment of T2DM and cardiac hypertrophy like it is being used for cancer in clinical trials. MicroRNAs (miRNAs) are single stranded (non-coding) of 20 to 22 nucleotides sequences which bind to their target mRNA upon the complimentary basis, to silence the protein expression at post transcriptional level. Bioinformatic databases are used like online mendelian inheritance in man (OMIM), gene testing registry (GTR), TargetScan and ShinyGO for validation of disease linked genes and sorting the common miRNAs in both diseases, such as miR-30-5p/ 101-3p.2/ 190-5p/ 506-3p/ 9-5p/ 128-3p/ 137/ 96-5p/ 7-5p/ 107/ 101-3p.1/ 98-5p/ 124-3p.2/ 124-3p.1/ 16-5p/ 15-5p/ 497-5p/ 424-5p/ 195-5p/ 1271-5p, let-7-5p. Aforementioned databases were also used for the miRNAs which have more than one disease linked genes target in each pathological condition. Such miRNAs for cardiac hypertrophy are: miR-19-3p/ 183-5p.2/ 153-3p/ 372-3p/ 302-3p/ 520-3p/ 373-3p/ 129-5p/ 144-3p/ 139-5p and for T2DM are: miR-27-3p/ 206/ 1-3p/ 181-5p. This finding would be helpful for the appropriate selection of miRNAs and to design applicable research project in future. It will require more validation by using the miRNAs expression analysis, mimic, and anti-miRNA approach to check their potential against cardiac hypertrophy and T2DM.

About the authors

K. Hussain

Signal Transduction Laboratory, Department of Biochemistry, Faculty of Biological Sciences, Quaid-i-Azam University

Email: irambch@qau.edu.pk
Pakistan, 45320, Islamabad

A. Ishtiaq

Signal Transduction Laboratory, Department of Biochemistry, Faculty of Biological Sciences, Quaid-i-Azam University

Email: irambch@qau.edu.pk
Pakistan, 45320, Islamabad

I. Mushtaq

Signal Transduction Laboratory, Department of Biochemistry, Faculty of Biological Sciences, Quaid-i-Azam University

Email: irambch@qau.edu.pk
Pakistan, 45320, Islamabad

I. Murtaza

Signal Transduction Laboratory, Department of Biochemistry, Faculty of Biological Sciences, Quaid-i-Azam University

Author for correspondence.
Email: irambch@qau.edu.pk
Pakistan, 45320, Islamabad

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 K. Hussain, A. Ishtiaq, I. Mushtaq, I. Murtaza

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».