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Enregistrement W2789286542 · doi:10.1093/cvr/cvy012

Identification of cardiac long non-coding RNA profile in human dilated cardiomyopathy

2018· article· en· W2789286542 sur OpenAlexaff
Huaping Li, Chen Chen, Jiahui Fan, Zhongwei Yin, Li Ni, Katherine Cianflone, Yan Wang, Dao Wen Wang

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDilated cardiomyopathyHeart failureCardiomyopathyCardiac function curveLong non-coding RNAEjection fractionMicroarrayBiologyInternal medicineRNAMedicineCardiologyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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