MicroRNA Profile of Patients with Chronic Limb-Threatening Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Chronic limb-threatening ischemia (CLTI) results in devastating complications such as lower-limb amputations. In this study, a genome-wide plasma microRNAs (miRNA) sequencing was performed to identify miRNA(s) associated with CLTI. Blood samples were collected from early stage CLTI patients (ABI < 0.9) and non-PAD controls (ABI ≥ 0.9) for 3 experiments: discovery phase (n = 23), confirmatory phase (n = 52) and validation phase (n = 20). In the discovery phase, next generation sequencing (NGS) was used to identify miRNA circulating in the plasma CLTI (n = 13) patients, compared to non-PAD controls (n = 10). Two down-regulated miRNAs (miRNA-6843-3p and miRNA-6766-5p) and three upregulated miRNAs (miRNA-1827, miRNA-320 and miRNA-98-3p) were identified (≥2-fold change). In the confirmatory phase, these 5 deregulated miRNAs were further investigated in non-PAD (n = 21) and CTLI (n = 31) patients using qRT-PCR. Only miRNA-1827 was found to be significantly upregulated (≥3-fold, p-value < 0. 001) in the CLTI group. Lastly, to minimize the influence of confounding factors, miRNA-1827 plasma levels were validated in a third cohort of CLTI patients (n = 10) matched to non-PAD controls (n = 10). Our analysis demonstrated that miRNA-1827 expression was increased in the CLTI cohort (≥2-folds, p-value < 0.001). In summary, circulating miRNA-1827 is significantly elevated in patients with CLTI.
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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 ».