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Enregistrement W2731001155 · doi:10.1016/j.eurpsy.2017.01.1909

The Role of Micrornas in Regulating Redox Modulation in Bipolar Disorder

2017· article· en· W2731001155 sur OpenAlexaff
Hyun Sean Kim, Kathrin Tyryshkin, Nika Elmi, V. Oliviera, Ana C. Andreazza, Harriet Feilotter

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAIn silicoMethylationBiologyGeneTranscription factorBioinformaticsMolecular biologyComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Alterations in redox modulation are consistently reported in bipolar disorder (BD). MicroRNAs are targeted regulators of gene expression. Objectives and aims We aimed to examine if microRNAs that target redox modulators can discriminate between BD and healthy controls. Methods Data from brains of individuals with and without BD were obtained from Array Collection datasets. MicroRNAs targeting redox modulators were assessed for their ability to discriminate BD from the control group using machine-learning algorithms. Methylation of microRNAs, expression of their transcription factors and redox targets were assessed with ANCOVA with FDR correction. For validation, we acquired plasma samples belonging to 2 families of individuals with and without BD (n = 9). Plasma microRNAs were sequenced using the Ion Total RNA Sequencing Kit (Thermo Fisher Scientific), and microRNAs identified from the in silico analysis were examined in the validation dataset. Results We identified 5 miRNAs (hsa-miR-299, hsa-miR-125a, hsa-miR-145, hsa-miR-30b, hsa-miR424) that were common in two of the four in silico datasets. Target genes glutathione peroxidase 4, ATP5A1, ATP5G1, NDUFS1, NDUFC2, and catalase were expressed at different levels between BD and the control group. Furthermore, our results showed that transcription factors CTCF and USF1 might control the expression of hsa-miR-145, while methylation differences were not found. Finally, hsa-miR-30b was significantly increased in the plasma of patients with BD compared to controls in the validation experiment. Conclusions Our study demonstrates that microRNAs may have an important role in the initiation of redox changes in BD. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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