Identification of circulating microRNA signatures as potential biomarkers in the serum of elk infected with chronic wasting disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic wasting disease (CWD) is an emerging infectious prion disorder that is spreading rapidly in wild populations of cervids in North America. The risk of zoonotic transmission of CWD is as yet unclear but a high priority must be to minimize further spread of the disease. No simple diagnostic tests are available to detect CWD quickly or in live animals; therefore, easily accessible biomarkers may be useful in identifying infected animals. MicroRNAs (miRNAs) are a class of small, non-coding RNA molecules that circulate in blood and are promising biomarkers for several infectious diseases. In this study we used next-generation sequencing to characterize the serum miRNA profiles of 35 naturally infected elk that tested positive for CWD in addition to 35 elk that tested negative for CWD. A total of 21 miRNAs that are highly conserved amongst mammals were altered in abundance in sera, irrespective of hemolysis in the samples. A number of these miRNAs have previously been associated with prion diseases. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to evaluate the discriminative potential of these miRNAs as biomarkers for the diagnosis of CWD. We also determined that a subgroup of 6 of these miRNAs were consistently altered in abundance in serum from hamsters experimentally infected with scrapie. This suggests that common miRNA candidate biomarkers could be selected for prion diseases in multiple species. Furthermore, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analyses pointed to a strong correlation for 3 of these miRNAs, miR-148a-3p, miR-186-5p, miR-30e-3p, with prion disease.
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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) | 0,000 | 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 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 ».