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Enregistrement W2803456291 · doi:10.1016/j.ebiom.2018.05.013

Plasma Circulating Extracellular RNAs in Left Ventricular Remodeling Post-Myocardial Infarction

2018· article· en· W2803456291 sur OpenAlexaff
Kirsty Danielson, Ravi V. Shah, Ashish Yeri, Xiao‐Jun Liu, Fernando Camacho Garcia, Michael G. Silverman, Kahraman Tanrıverdi, Avash Das, Chunyang Xiao, Michael Jerosch‐Herold, Bobak Heydari, Siddique Abbasi, Kendall Van Keuren‐Jensen, Jane E. Freedman, Yaoyu E. Wang, Anthony Rosenzweig, Raymond Y. Kwong, Saumya Das

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCommon FundNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthAmerican Historical AssociationNational Center for Advancing Translational SciencesAmerican Heart Association
Mots-clésMyocardial infarctionVentricular remodelingFibrosismicroRNAMedicineEjection fractionMicrovesiclesInternal medicineDownregulation and upregulationInflammationCardiologyMyocardial fibrosisCardiac fibrosisHeart failureBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite substantial declines in mortality following myocardial infarction (MI), subsequent left ventricular remodeling (LVRm) remains a significant long-term complication. Extracellular small non-coding RNAs (exRNAs) have been associated with cardiac inflammation and fibrosis and we hypothesized that they are associated with post-MI LVRm phenotypes. RNA sequencing of exRNAs was performed on plasma samples from patients with "beneficial" (decrease LVESVI ≥ 20%, n = 11) and "adverse" (increase LVESVI ≥ 15%, n = 11) LVRm. Selected differentially expressed exRNAs were validated by RT-qPCR (n = 331) and analyzed for their association with LVRm determined by cardiac MRI. Principal components of exRNAs were associated with LVRm phenotypes post-MI; specifically, LV mass, LV ejection fraction, LV end systolic volume index, and fibrosis. We then investigated the temporal regulation and cellular origin of exRNAs in murine and cell models and found that: 1) plasma and tissue miRNA expression was temporally regulated; 2) the majority of the miRNAs were increased acutely in tissue and at sub-acute or chronic time-points in plasma; 3) miRNA expression was cell-specific; and 4) cardiomyocytes release a subset of the identified miRNAs packaged in exosomes into culture media in response to hypoxia/reoxygenation. In conclusion, we find that plasma exRNAs are temporally regulated and are associated with measures of post-MI LVRm.

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)0,001
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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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