Decreased levels of miR-28-5p and miR-361-3p and increased levels of insulin-like growth factor 1 mRNA in mononuclear cells from patients with hereditary hemorrhagic telangiectasia
Notice bibliographique
Résumé
Hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) is a rare vascular disorder inherited in an autosomal dominant manner. Patients with HHT can develop vascular dysplasias called telangiectasias and arteriovenous malformations (AVMs). Our objective was to profile and characterize micro-RNAs (miRNAs), short noncoding RNAs that regulate gene expression posttranscriptionally, in HHT patient-derived peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). PBMCs, comprised mostly of lymphocytes and monocytes, have been reported to be dysfunctional in HHT. A total of 40 clinically confirmed HHT patients and 22 controls were enrolled in this study. PBMCs were isolated from 16 mL of peripheral blood and purified for total RNA. MiRNA expression profiling was conducted with a human miRNA array analysis. Select dysregulated miRNAs and miRNA targets were validated with reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction. Of the 377 miRNAs screened, 41 dysregulated miRNAs were identified. Both miR-28-5p and miR-361-3p, known to target insulin-like growth factor 1 (IGF1), a potent angiogenic growth factor, were found to be significantly downregulated in HHT patients. Consequently, IGF1 mRNA levels were found to be significantly elevated. Our research successfully identified miRNA dysregulation and elevated IGF1 mRNA levels in PBMCs from HHT patients. This novel discovery represents a potential pathogenic mechanism that could be targeted to alleviate clinical manifestations of HHT.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».