Identification of circulating microRNAs during the liver neoplastic process in a murine model of hereditary tyrosinemia type 1
Notice bibliographique
Résumé
Hereditary tyrosinemia type 1 (HT1) is a severe inborn error of metabolism, impacting the tyrosine catabolic pathway with a high incidence of hepatocellular carcinoma (HCC). Using a HT1 murine model, we investigated the changes in profiles of circulating and hepatic miRNAs. The aim was to determine if plasma miRNAs could be used as non-invasive markers of liver damage in HT1 progression. Plasma and liver miRNAome was determined by deep sequencing after HT1 phenotype was induced. Sequencing analysis revealed deregulation of several miRNAs including let-7/miR-98 family, miR-21 and miR-148a, during manifestation of liver pathology. Three miRNAs (miR-98, miR-200b, miR-409) presenting the highest plasmatic variations among miRNAs found in both plasma and liver and with >1000 reads in at least one plasma sample, were further validated by RT-qPCR. Two of these miRNAs have protein targets involved in HT1 and significant changes in their circulating levels are detectable prior an increase in protein expression of alpha-fetoprotein, the current biomarker for HCC diagnosis. Future assessment of these miRNAs in HT1 patients and their association with liver neoplastic lesions might designate these molecules as potential biomarkers for monitoring HT1 damage progression, improving diagnosis for early HCC detection and the design of novel therapeutic targets.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».