Interpretation and applicability of microRNA data to the context of Alzheimer's and age-related diseases
Notice bibliographique
Résumé
Generated by the ribonuclease III Dicer, microRNAs (miRNAs) are predicted to regulate up to 90% of the genes in humans, suggesting that they may control every cellular processes in all cells and tissues of the human body! Likely to play a central role in health and disease, a dysfunctional miRNA-based regulation of gene expression may represent the main etiologic factor underlying age-related diseases affecting major organs, such as the brain. Here, we discuss some of the limitations associated to the interpretation and applicability of miRNA data, based on our recent study on the etiology of Alzheimer's disease (AD). Using transiently transfected murine neuronal N2a cells in culture, in parallel to a mouse model of AD, we were able to demonstrate a role for two miRNAs (miR-298 and miR-328) in the regulation of beta-amyloid (Abeta) precursor protein (APP)-converting enzyme (BACE) messenger RNA (mRNA) translation, thereby providing key insights into the molecular basis underlying BACE deregulation in AD. However, whether miRNA data can be extrapolated and transposed to the human context of age-related diseases, such as AD, not only requires caution, but also warrants several considerations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».