Extracellular communication via microRNA: lipid particles have a new message
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of microRNA (miRNA)-mediated pathway control has burgeoned since the discovery that miRNAs are found in the extracellular space and constitute a form of cell-cell communication. miRNAs have been found in plasma, urine, and saliva and have recently been shown to be carried on lipoproteins. This has led to the proposal that circulating miRNAs may be useful biomarkers of various diseases, including cardiovascular disease, diabetes, and other forms of dysregulated metabolism. Although our understanding of the cellular machinery responsible for the secretion of miRNA is incomplete, it has been demonstrated that miRNAs are packaged into exosomes, microvesicles, and apoptotic bodies by a broad range of cell types. Intriguingly, a large portion of extracellular miRNA is found outside of any lipid-containing vesicle, and instead is associated with RNA binding proteins like argonautes 1 and 2, which may aid in their protection from abundant nucleases in the extracellular space. The excitement for miRNAs as biomarkers is mounting as more and more evidence supports that these noncoding RNAs are actively secreted from diseased tissues, possibly before the onset of overt disease. While caution should be taken in these early days, there is little doubt that extracellular miRNAs will hold tremendous potential as both diagnostic and therapeutic agents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».