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Enregistrement W2206099019 · doi:10.3390/ijms161226223

MicroRNA (miRNA) Signaling in the Human CNS in Sporadic Alzheimer’s Disease (AD)-Novel and Unique Pathological Features

2015· article· en· W2206099019 sur OpenAlexaff
Yuhai Zhao, Aileen I. Pogue, Walter J. Lukiw

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensNorgen Biotek Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésmicroRNADiseasePathologicalAlzheimer's diseaseBiologyMedicineBioinformaticsNeuroscienceGeneGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of the approximately ~2.65 × 10³ mature microRNAs (miRNAs) so far identified in Homo sapiens, only a surprisingly small but select subset-about 35-40-are highly abundant in the human central nervous system (CNS). This fact alone underscores the extremely high selection pressure for the human CNS to utilize only specific ribonucleotide sequences contained within these single-stranded non-coding RNAs (ncRNAs) for productive miRNA-mRNA interactions and the down-regulation of gene expression. In this article we will: (i) consolidate some of our still evolving ideas concerning the role of miRNAs in the CNS in normal aging and in health, and in sporadic Alzheimer's disease (AD) and related forms of chronic neurodegeneration; and (ii) highlight certain aspects of the most current work in this research field, with particular emphasis on the findings from our lab of a small pathogenic family of six inducible, pro-inflammatory, NF-κB-regulated miRNAs including miRNA-7, miRNA-9, miRNA-34a, miRNA-125b, miRNA-146a and miRNA-155. This group of six CNS-abundant miRNAs significantly up-regulated in sporadic AD are emerging as what appear to be key mechanistic contributors to the sporadic AD process and can explain much of the neuropathology of this common, age-related inflammatory neurodegeneration of the human CNS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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