Clinical value of non-coding RNAs in cardiovascular, pulmonary, and muscle diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although a majority of the mammalian genome is transcribed to RNA, mounting evidence indicates that only a minor proportion of these transcriptional products are actually translated into proteins. Since the discovery of the first non-coding RNA (ncRNA) in the 1980s, the field has gone on to recognize ncRNAs as important molecular regulators of RNA activity and protein function, knowledge of which has stimulated the expansion of a scientific field that quests to understand the role of ncRNAs in cellular physiology, tissue homeostasis, and human disease. Although our knowledge of these molecules has significantly improved over the years, we have limited understanding of their precise functions, protein interacting partners, and tissue-specific activities. Adding to this complexity, it remains unknown exactly how many ncRNAs there are in existence. The increased use of high-throughput transcriptomics techniques has rapidly expanded the list of ncRNAs, which now includes classical ncRNAs (e.g., ribosomal RNAs and transfer RNAs), microRNAs, and long ncRNAs. In addition, splicing by-products of protein-coding genes and ncRNAs, so-called circular RNAs, are now being investigated. Because there is substantial heterogeneity in the functions of ncRNAs, we have summarized the present state of knowledge regarding the functions of ncRNAs in heart, lungs, and skeletal muscle. This review highlights the pathophysiologic relevance of these ncRNAs in the context of human cardiovascular, pulmonary, and muscle diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle