Serum miR-206 and miR-132 as Potential Circulating Biomarkers for Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs), a class of small, non-coding RNA molecules with gene regulatory functions, have emerged to play a critical role in the pathogenesis of a variety of diseases. Recently, circulating miRNAs have been reported as potential biomarkers for various pathologic conditions. The present study was performed to investigate the potential role of circulating miRNAs as diagnostic biomarkers for mild cognitive impairment (MCI). We collected 66 patients with MCI and 76 normal controls from our previous cross-sectional cohort study. Seven miRNAs (miR-206, miR-132, miR-193b, miR-130b, miR-20a, miR-296, and miR-329) related to Alzheimer's disease (AD) were detected in serum using a quantitative real-time PCR (qRT-PCR) method. Each miRNA's diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic curves and the areas under curves (AUC) analysis. The levels of miR-206 and miR-132 in MCI patients' serum were significantly elevated compared to normal controls. Combining detection of miR-206 and miR-132 achieved the highest AUC of 0.981, followed by test of miR-206 (AUC = 0.880) and miR-132 (AUC = 0.912) separately. Importantly, miR-206 and miR-132 were respectively correlated with the Montreal Cognitive Assessment score in MCI patients. These results preliminarily indicated that circulating miR-206 and miR-132 as novel miRNAs upregulated in MCI patient were potential biomarkers for diagnosis of MCI.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».