The Challenges and Opportunities in the Clinical Application of Noncoding RNAs: The Road Map for miRNAs and piRNAs in Cancer Diagnostics and Prognostics
Notice bibliographique
Résumé
Discoveries on nonprotein-coding RNAs have induced a paradigm shift in our overall understanding of gene expression and regulation. We now understand that coding and noncoding RNA machinery work in concert to maintain overall homeostasis. Based on their length, noncoding RNAs are broadly classified into two groups-long (>200 nt) and small noncoding RNAs (<200 nt). These RNAs perform diverse functions-gene regulation, splicing, translation, and posttranscriptional modifications. MicroRNAs (miRNAs) and PIWI-interacting RNAs (piRNAs) are two classes of small noncoding RNAs that are now classified as master regulators of gene expression. They have also demonstrated clinical significance as potential biomarkers and therapeutic targets for several diseases, including cancer. Despite these similarities, both these RNAs are generated through contrasting mechanisms, and one of the aims of this review is to cover the distance travelled since their discovery and compare and contrast the various facets of these RNAs. Although these RNAs show tremendous promise as biomarkers, translating the findings from bench to bedside is often met with roadblocks. The second aim of this review therefore is to highlight some of the challenges that hinder application of miRNA and piRNA as in guiding treatment decisions.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».