Detection of Circulating Parasite-Derived MicroRNAs in Filarial Infections
Notice bibliographique
Résumé
Filarial nematodes cause chronic and profoundly debilitating diseases in both humans and animals. Applications of novel technology are providing unprecedented opportunities to improve diagnosis and our understanding of the molecular basis for host-parasite interactions. As a first step, we investigated the presence of circulating miRNAs released by filarial nematodes into the host bloodstream. miRNA deep-sequencing combined with bioinformatics revealed over 200 mature miRNA sequences of potential nematode origin in Dirofilaria immitis-infected dog plasma in two independent analyses, and 21 in Onchocerca volvulus-infected human serum. Total RNA obtained from D. immitis-infected dog plasma was subjected to stem-loop RT-qPCR assays targeting two detected miRNA candidates, miR-71 and miR-34. Additionally, Brugia pahangi-infected dog samples were included in the analysis, as these miRNAs were previously detected in extracts prepared from this species. The presence of miR-71 and miR-34 discriminated infected samples (both species) from uninfected samples, in which no specific miRNA amplification occurred. However, absolute miRNA copy numbers were not significantly correlated with microfilaraemia for either parasite. This may be due to the imprecision of mf counts to estimate infection intensity or to miRNA contributions from the unknown number of adult worms present. Nonetheless, parasite-derived circulating miRNAs are found in plasma or serum even for those species that do not live in the bloodstream.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».