Characterization of a novel panel of plasma microRNAs that discriminates between Mycobacterium tuberculosis infection and healthy individuals
Notice bibliographique
Résumé
Cavities are important in clinical diagnosis of pulmonary tuberculosis (TB) infected by Mycobacterium tuberculosis. Although microRNAs (miRNAs) play a vital role in the regulation of inflammation, the relation between plasma miRNA and pulmonary tuberculosis with cavity remains unknown. In this study, plasma samples were derived from 89 cavitary pulmonary tuberculosis (CP-TB) patients, 89 non-cavitary pulmonary tuberculosis (NCP-TB) patients and 95 healthy controls. Groups were matched for age and gender. In the screening phase, Illumina high-throughput sequencing technology was employed to analyze miRNA profiles in plasma samples pooled from CP-TB patients, NCP-TB patients and healthy controls. During the training and verification phases, quantitative RT-PCR (qRT-PCR) was conducted to verify the differential expression of selected miRNAs among groups. Illumina high-throughput sequencing identified 29 differentially expressed plasma miRNAs in TB patients when compared to healthy controls. Furthermore, qRT-PCR analysis validated miR-769-5p, miR-320a and miR-22-3p as miRNAs that were differently present between TB patients and healthy controls. ROC curve analysis revealed that the potential of these 3 miRNAs to distinguish TB patients from healthy controls was high, with the area under the ROC curve (AUC) ranged from 0.692 to 0.970. Moreover, miR-320a levels were decreased in drug-resistant TB patients than pan-susceptible TB patients (AUC = 0.882). In conclusion, we identified miR-769-5p, miR-320a and miR-22-3p as potential blood-based biomarkers for TB. In addition, miR-320a may represent a biomarker for drug-resistant TB.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».