miRNAs at the heart of the matter
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is among the main causes of morbidity and mortality in developed countries. The pathological process of the heart is associated with altered expression profile of genes that are important for cardiac function. MicroRNAs (miRNAs) have emerged as one of the central players of gene expression regulation. The implications of miRNAs in the pathological process of cardiovascular system have recently been recognized, representing the most rapidly evolving research field. Here, we summarize and analyze the currently available data from our own laboratory and other groups, providing a comprehensive overview of miRNA function in the heart, including a brief introduction of miRNA biology, expression profile of miRNAs in cardiac tissue, role of miRNAs in cardiac hypertrophy and heart failure, the arrhythmogenic potential of miRNAs, the involvement of miRNAs in vascular angiogenesis, and regulation of cardiomyocyte apoptosis by miRNAs. The target genes and signaling pathways linking the miRNAs to cardiovascular disease are highlighted. The applications of miRNA interference technologies for manipulating miRNA expression, stability, and function as new strategies for molecular therapy of human disease are evaluated. Finally, some specific issues related to future directions of the research on miRNAs relevant to cardiovascular disease are pinpointed and speculated.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».