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 distillée sur la base complète
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)
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 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 ».