Genome-wide analysis of microRNAs expression profiling in patients with primary IgA nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the differential expression characteristics and the roles of the genome-wide microRNAs (miRNAs) in immunoglobulin A nephropathy (IgAN) kidney tissues. We used Illumina high-throughput sequencing technology to evaluate the miRNAs expression of six biopsy tissues from IgAN and six normal renal cortex specimens from patients with renal cell carcinoma. We observed a total of 85 miRNAs that were differentially expressed in the six IgAN patients, of which 11 miRNAs were up-regulated and 74 miRNAs were down-regulated in patients' tissues compared with control tissues. Additionally, we identified 55 candidate novel miRNAs in our study, which comprised seven candidates who were detected in the IgAN group and 49 candidates who were detected in the control group. Only one candidate (miR-n-9) was expressed in both groups. The bioinformatics showed that the regulated target genes of differentially expressed miRNAs were associated with immune and renal pathological changes. The identification of specific tissue miRNAs in our study not only helped clarify the genetics or immunology mechanisms involved in the pathogenesis of IgAN but also helped explain the pathological changes in the kidney tissues. We hypothesize that some significant miRNAs might potentially serve as novel diagnostic biomarkers in IgAN patients.
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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 ».