Assessment of Circulating LncRNAs Under Physiologic and Pathologic Conditions in Humans Reveals Potential Limitations as Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Long non-coding RNAs (lncRNA) are a new class of regulatory molecules with diverse cellular functions. Recent reports have suggested that extracellular lncRNAs are detectable in human plasma and may serve as biomarkers. Here, we sought to investigate circulating lncRNAs as potential biomarkers for pulmonary arterial hypertension (PAH). Eighty-four lncRNAs, representing some of the most abundant and functionally relevant candidates identified in cellular studies, were assessed via RT-qPCR in plasma from PAH and healthy subjects. However, despite preamplification, the majority of lncRNAs were surprisingly undetectable or sporadically detectable, and showed no differential changes. Systematic characterization of plasma/RNA quality and technical performance via internal and external controls revealed no evidence of RNA degradation or RT-qPCR inhibition, and most lncRNAs were robustly detectable in pulmonary tissue. In plasma, lncRNA levels were the lowest among several different RNA species examined, and this was generalizable to other chronic and acute vascular conditions including coronary artery disease, acute coronary syndrome, and septic shock. In addition, two of three previously reported circulating lncRNA biomarker candidates were not detectable in any of the plasma samples. This study reveals new insight on the relative levels of lncRNAs in circulation, which has important implications for their potential development as biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».