Increased microRNA-34c abundance in Alzheimer's disease circulating blood plasma
Notice bibliographique
Résumé
Circulating microRNAs, present either in the cellular component, peripheral blood mononuclear cells (PBMC), or in cell-free plasma, have emerged as biomarkers for age-dependent systemic, disease-associated changes in many organs. Previously, we have shown that microRNA (miR)-34a is increased in circulating PBMC of Alzheimer's disease (AD) patients. In the present study, we show that this microRNA's sister, miR-34c, exhibits even greater increase in both cellular and plasma components of AD circulating blood samples, compared to normal age-matched controls. Statistical analysis shows the accuracy of levels of miR-34c assayed by receiver operating characteristic (ROC) analysis: the area under the curve is 0.99 (p < 0.0001) and the 95% confidence level extends from 0.97 to 1. Pearson correlation between miR-34c levels and mild and moderate AD, as defined by the mini-mental state examination (MMSE), shows an r-value of -0.7, suggesting a relatively strong inverse relationship between the two parameters. These data show that plasma levels of microRNA 34c are much more prominent in AD than those of its sister, miR-34a, or than its own level in PBMC. Transfection studies show that miR-34c, as does its sister miR-34a, represses the expression of several selected genes involved in cell survival and oxidative defense pathways, such as Bcl2, SIRT1, and others, in cultured cells. Taken together, our results indicate that increased levels of miR-34c in both PBMC and plasma may reflect changes in circulating blood samples in AD patients, compared to age-matched normal controls.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».