Alterations in patient plasma microRNA expression profiles following resection of metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: MicroRNAs (miRs) are noncoding RNAs that regulate protein translation and melanoma progression. Changes in plasma miR expression following surgical resection of metastatic melanoma are under-investigated. We hypothesize differences in miR expression exist following complete surgical resection of metastatic melanoma. METHODS: Blood collection pre- and post-surgical resection was performed in six individuals with solitary melanoma metastases. miR expression in extracted RNA was quantified using the NanoString nCounter Digital Analyzer. RESULTS: Pre- and post-surgical plasma samples contained 216 miRs with expression above baseline. Comparison of postsurgical to preresection samples revealed differential expression of 25 miRs: miR-let-7a, miR-let7g, miR-15a, miR-16, miR-22, miR-30b, miR-126, miR-140, miR-145, miR-148a, miR-150-5p, miR-191, miR-378i, miR-449c, miR-494, miR-513b, miR-548aa, miR-571, miR-587, miR-891b, miR-1260a, miR 1268a, miR-1976, miR-4268, miR-4454 (P < 0.05). Utilizing P < 0.0046 as a cutoff to control for one false positive among the 216 miRs revealed that postsurgical melanoma plasma samples had upregulation of miR-1260a (P = 0.0007) and downregulation of miR-150-5p (P = 0.0026) relative to pre-surgical samples. CONCLUSIONS: Differential expression of miR-150-5p and miR-1260a is present in plasma following surgical resection of metastatic melanoma in this small sample (n = 6) of melanoma patients. Therefore, further investigation of these plasma miRs as noninvasive biomarkers for melanoma is warranted.
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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 ».