Long noncoding RNA H19, and not microRNA miR-326, is over-expressed and predicts survival in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GB) represents the most common malignant brain tumor, which, despite extensive research, remains of poor prognosis. The focus of recent studies of GB pathogenesis has shifted to the study of the role of noncoding RNAs (ncRNAs). In this study, we examined the expression levels of the microRNA miR-326 and the long ncRNA H19 (on which a miR-326 putative binding site was found by in-silico analysis) in brain tumor tissue from GB patients as compared to cancer-free brain tissue. Relative expression levels of miR-326 were not found to be significantly altered in GB patients. By comparison, H19 was consistently over-expressed in all GB patients (p < 0.001), and correlated with poorer overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) (p = 0.026 and p = 0.045, respectively). At a cutoff value of 5.27, H19 up-regulation could predict OS in GB patients, with a 71.4% sensitivity and 59.6% specificity (p = 0.026). The current GB patients were clustered by the multivariate analysis into 4 groups based on miR-326 and H19 expression profiles, age at diagnosis, and PFS. Our data suggest a role for H19 in the pathogenesis of GB and could be a potential prognostic biomarker for GB.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».