The Role of Micrornas in Regulating Redox Modulation in Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».