Let-7, Mir-98 and Mir-181 as Biomarkers for Cancer and Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence supports a role of microRNAs in cancer and psychiatric disorders such as schizophrenia and bipolar disorder, through their regulatory role on the expression of multiple genes. The rather rare co-morbidity of cancer and schizophrenia is an old hypothesis which needs further research on microRNAs as molecules that might exert their oncosuppressive or oncogenic activity in the context of their role in psychiatric disorders. The expression pattern of a variety of different microRNAs was investigated in patients (N = 6) suffering from schizophrenia termed control, patients with a solid tumor (N = 10) and patients with both schizophrenia and tumor (N = 8). miRNA profiling was performed on whole blood samples using the miRCURY LNA microRNA Array technology (6th & 7th generation). A subset of 3 microRNAs showed a statistically significant differential expression between the control and the study groups. Specifically, significant down-regulation of the let-7p-5p, miR-98-5p and of miR-183-5p in the study groups (tumor alone and tumorand schizophrenia) was observed (p<0.05). The results of the present study showed that let-7, miR-98 and miR-183 may play an important oncosuppressive role through their regulatory impact in gene expression irrespective of the presence of schizophrenia, although a larger sample size is required to validate these results. Nevertheless, further studies are warranted in order to highlight a possible role of these and other micro-RNAs in the molecular pathways of schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».