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Enregistrement W1592499031 · doi:10.5772/19718

MicroRNA Targeting in Heart: A Theoretical Analysis

2011· book-chapter· en· W1592499031 sur OpenAlexafffund
Zhiguo Wang

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDiseasemicroRNAPopulationBiologyMedicineBioinformaticsGeneticsGeneEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease remains the major cause of morbidity and mortality; according to statistics, heart failure, the syndrome consequential to many diseases of the cardiovascular system, is estimated to have a prevalence of 1-2% and an annual incidence of 5-10 per 1,000 in the developed countries and is the leading cause of hospitalization in the population over 50 years of age. Worse so, there is a clear tendency of increasing prevalence of cardiovascular disease in this planet particularly in the developing nations. This problem casts enormous health concern and costly socioeconomic burden worldwide. We have entered post-genome era after the human genome project had been completed years ago. Only <2% of all transcribed bases of the entire human genome constitutes the genetic sequence encoding proteins and the rest of 98% accounting for ~70% of all genes carry the sequences for RNAs not encoding a polypeptide chain that was used to be considered for many years "junk DNA" of no physiologic function; proteins were generally assumed the sole biopolymer capable of regulatory function. Intriguinly, the proportion of transcribed non-protein-coding sequences increases with developmental complexity and is a better indicator of phylogenetic level than the number of protein-coding genes of an organism. It is now known that "junk DNA" encodes non-protein-coding RNAs (ncRNAs) that are involved in determining the expression of protein-coding genes by regulating the activity of that 2% of the genome. These ncRNAs include microRNAs (miRNAs), once ignored completely or overlooked as cellular detritus, which were discovered over a decade ago have recently taken many by surprise because of their widespread expression and diverse functions. miRNAs are endogenous small mRNAs of ~22 nucleotide in length which act primarily to repress gene expression at the post-transcriptional level. To date, ~6400 vertebrates mature miRNAs have been registered in miRBase, an online repository for miRNA, among which ~5100 miRNAs are found in mammals which include >850 human miRNAs. These miRNAs are predicted to regulates >60% of protein-coding genes. The discovery of miRNA challenges the central dogma of molecular biology that has be hold since the latter half of the 20th century. With the recent rapid evolution of miRNA research, researchers have begun to appreciate the roles of these small non-protein-coding mRNAs in the cardiovascular system. Based on the published studies, it is now clear that miRNAs are involved in nearly all aspects of cardiac function and pathogenesis

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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