RNA expression studies in stroke: what can they tell us about stroke mechanism?
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
PURPOSE OF REVIEW: Diagnosis of stroke and understanding the mechanism of stroke is critical to implement optimal treatment. RNA expressed in peripheral blood cells is emerging as a precision biomarker to aid in stroke diagnosis and prediction of stroke cause. In this review, we summarize available data regarding the role of RNA to predict stroke, the rationale for these changes, and a discussion of novel mechanistic insight and clinical applications. RECENT FINDINGS: Differences in RNA gene expression in blood have been identified in patients with stroke, including differences to distinguish ischemic from hemorrhagic stroke, and differences between cardioembolic, large vessel atherosclerotic, and small vessel lacunar stroke cause. Gene expression differences show promise as novel stroke biomarkers to predict stroke of unclear cause (cryptogenic stroke). The differences in RNA expression provide novel insight to stroke mechanism, including the role of immune response and thrombosis in human stroke. Important insight to regulation of gene expression in stroke and its causes are being acquired, including alternative splicing, noncoding RNA, and microRNA. SUMMARY: Improved diagnosis of stroke and determination of stroke cause will improve stroke treatment and prevention. RNA biomarkers show promise to aid in the diagnosis of stroke and cause determination, as well as providing novel insight to mechanism of stroke in patients. While further study is required, an RNA profile may one day be part of the stroke armamentarium with utility to guide acute stroke therapy and prevention strategies and refine stroke phenotype.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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