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Enregistrement W2886484019 · doi:10.1139/bcb-2018-0122

Long noncoding RNA H19, and not microRNA miR-326, is over-expressed and predicts survival in glioblastoma

2018· article· en· W2886484019 sur OpenAlexvenueno aff
Manal S. Fawzy, Alia Ellawindy, Mohammad H. Hussein, Moataz S. Khashana, Marwa K. Darwish, Mohamed M. Abdel‐Daim, Eman A. Toraih

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSuez University
Mots-clésmicroRNAPathogenesisBiologyBiomarkerNon-coding RNAIn silicoGlioblastomaCompeting endogenous RNACancer researchOncologyCancerInternal medicineLong non-coding RNARNAGeneMedicineGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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