Let-7, MiR-98 and MiR-181 as Biomarkers for Cancer and Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies support an important role of microRNAs in cancer and major psychiatric disorders, through their regulotory role on the expression of multiple genes. The low incidence of cancer in patients with schizophrenia as a comorbidity status, is an old hypothesis which needs further investigation mainly on microRNAs function, through their oncosupressive or oncogenic activity, in the development of psychiatric disorders. The expression pattern of a variety of different was investigated in a sample of patients suffering from schizophrenia (n=6), in a another sample wit a solid tumor (n=10) and in a sample of patients with both schizophrenia and tumor (n=8). MiRNAs analysis was performed in whole blood samples using the miRCURY LNA TM microRNA Aray technology. A number of 3 microRNAs showed a statistically significant differential expression between the 3 groups. Specifically, significant down-regulation of the let-7p-5p, miR-98-5p and miR-183-5p in the study groups of tumor alone and and tumorand schizophrenia. The results of the present study that let-7, miR-98 and miR-183 might play an important oncosuppressive role through their regulatory impact in gene expression irrespective of the presence of schizophrenia. Further studies are warranted in order to investigate of these and other mico-RNAs in the molecular pathways of schizophrenia and of other major psychiatric disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».