Identification of cardiac long non-coding RNA profile in human dilated cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Dilated cardiomyopathy (DCM) induced chronic heart failure is a life-threatening disease worldwide. Long non-coding RNAs (lncRNAs) are potential new therapeutic targets and may provide new pathophysiological mechanisms for development of DCM. Methods and results: Microarray assays in 14 DCM and 10 control human heart samples identified 313 significantly differentially expressed lncRNAs. SiRNAs were used to explore the potential function of specific lncRNAs (RP11-544D21.2 and XLOC_014288) in human cardiac myocytes, human cardiac fibroblasts and human cardiac microvascular endothelial cells, respectively. RNA-seq and pathway analyses revealed the function of lncRNA RP11-544D21.2 and XLOC_014288 in three heart cells. Furthermore, impaired tube formation and migration were observed in si-RP11-544D21.2-treated endothelial cells. Moreover, TAF10 was predicted and verified to be one of the causes of some up-regulated lncRNAs. Then, we found that the left ventricular ejection fraction correlated with these changed lncRNAs. Conclusions: This study provides a comparison of human cardiac lncRNA profiles in control and DCM. It illustrates the function and complex roles of the differentially expressed lncRNAs in different cell types in the heart, which may lead to new insights into the mechanisms and treatment strategies for DCM in the future.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».