Serum microRNA profiling to distinguish papillary thyroid cancer from benign thyroid masses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Papillary thyroid cancer (PTC) is increasing in incidence. Fine needle aspiration is the gold standard for diagnosis, but results can be indeterminate. Identifying tissue and serum biomarkers, like microRNA, is therefore desirable. We sought to identify miRNA that is differentially expressed in the serum of patients with PTC. METHODS: Serum miRNA was quantified in 31 female thyroidectomy patients: 13 with benign disease and 18 with PTC. qPCR results were compared for significant fold-changes in 175 miRNAs, against a pooled control. RESULTS: 128 miRNA qualified for analysis. There were identifiable fold-changes in miRNA levels between benign and control, and between PTC and control. There were statistically significant fold changes in the level of four miRNAs between benign and PTC: hsa-miR-146a-5p and hsa-miR-199b-3p were down-regulated, while hsa-let7b-5p and hsa-miR-10a-5p were up-regulated. CONCLUSIONS: MicroRNA is differentially expressed in the serum of patients with PTC. Serum miRNA has the potential to aid in thyroid cancer diagnosis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».