Abstract 13144: MicroRNA Sequencing Highlights Regulatory Networks Upstream of Osteopontin and B-type Natriuretic Peptide in Acute Coronary Sydrome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The genomic regulatory networks underlying the pathogenesis of acute coronary syndrome (ACS) are incompletely understood. As intermediate traits, circulating protein biomarkers report on underlying disease severity and are powerfully prognostic in ACS. We hypothesized that integration of dense microRNA (miRNA) profiling with measurement of biomarkers would highlight potential regulatory pathways. Methods: We studied 186 patients enrolled in the biomarker substudy of the TRILOGY clinical trial of ACS. MiRNA sequencing was performed on RNA extracted from whole blood, and seven known prognostic protein biomarkers were measured from plasma (N-terminal pro B-type natriuretic peptide [NT-proBNP], C-reactive protein, osteopontin [OPN], myeloperoxidase, growth differentiation factor 15, monocyte chemoattractant protein 1, and neopterin). MiRNAs were tested for association with these biomarkers using generalized linear models. Target genes putatively regulated by the associated miRNAs were examined using pathway analysis. Results: Fourteen miRNAs, including cardiac-related miRs 20b-5p and 320a,b and d, were associated with OPN levels (min. p=1.1x10 -4 ), and five miRNAs, including cardiac-related miRs 25-3p and 423-3p, were associated with NT-proBNP levels (min. p=3.4x10 -4 ); no other biomarkers showed significant associations. Sixty-three KEGG pathways were enriched in the target genes of either NT-proBNP- or OPN-associated miRNAs, with five pathways found in the top ten for both biomarkers: prion diseases, fatty acid biosynthesis, lysine degradation, protein processing in endoplasmic reticulum, and viral carcinogenesis. Conclusions: By integrating large-scale microRNA profiling with circulating biomarkers as intermediate traits, we identified associations of known cardiac-related and novel miRs with two prognostic biomarkers (OPN and NT-proBNP), and identified potential genomic regulatory networks underlying these biomarkers. We further identified novel non-cardiac genomic pathways associated with these biomarkers. These results may inform future studies delineating genomic pathways underlying ACS outcomes.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».