Abstract 14841: Whole-genome microRNA Sequencing Reveals Circulating microRNAs as High-Risk Markers in Non-ST-Elevation Acute Coronary Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: MicroRNAs (miRs) have emerged as promising circulating biomarkers in cardiovascular disease (CVD). Given the complex relationship between clinical risk factors and non-ST-elevation acute coronary syndrome (NSTE-ACS) outcomes, understanding the relationship of miRs and high-risk factors may help dissect independent versus mediating effects of miRs on NSTE-ACS outcomes. Hypothesis: There are associations between specific circulating miRs and established clinical risk factors in patients with NSTE-ACS. Methods: Whole-genome miR sequencing was performed on total RNA extracted from whole blood of 199 patients with NSTE-ACS from the TRILOGY-ACS trial with similar baseline characteristics. Generalized linear models were used to test associations between 247 identified miRs and 13 high-risk factors CVD risk factors including atrial fibrillation (AF), Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score on presentation and chronic heart failure (HF). A false discovery rate of 0.05 was used to correct for multiple comparisons. Results: Overall, 205 risk factor-miR associations were nominally significant (p Conclusions: We identified circulating miRs with expression patterns associated with high-risk factors in NSTE-ACS. MiRs 3135b, 126-5p, 142-5p, 144-5p and miR 28-3p are known mediators of CV development or disease, suggesting their potential role in modulating genomic risk in NSTE-ACS. These miRs may serve as prognostic biomarkers for risk stratification to better predict poor outcomes in patients with NSTE-ACS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».