Bioinformatic Prediction of Neuropathic Pain Signaling Pathways in Rheumatoid Arthritis after high throughput miRNA analysis
Notice bibliographique
Résumé
microRNAs (miRNAs) are a special subgroup of RNAs which work to prevent the expression of genes at the post‐transcriptional level by “silencing” them. That is, gene expression is prevented. This ultimately affects the pathways that they are a part of and the products produced by these pathways. Due to the ability of miRNA to bind to any base pair complementary to its own thus inhibiting expression of the sequence it is bound to, they are often involved in multiple cellular pathways. The relation between a specific clinical outcome and an exact pathway that a miRNA is involved is hard to establish because of the sheer number of potential pathways one miRNA could be involved in. Bioinformatic predictions are useful because they allow us to identify the most probable pathway. That is, through the careful analysis of miRNA’s targets and the prediction of the targets’ interactions in biological mechanisms. In this project, we predicted the pathways related to deregulation of miR‐223‐3p and miR‐16‐5p. Both miRNAs were correlated with neuropathy‐related clinical measures (neuropathic pain (ID Pain) and the Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS) respectively (Pearson Coeff.ID Pain=0.556, p=0.014) and (Pearson Coeff.TCNS= −0.5, p=0.02)). To predict possible neuropathic pain signalling pathways in people afflicted with rheumatoid arthritis, we used the miRDB database. We identified 1,485 targets and selected targets with scores of 60+ to carry out a gene ontology analysis using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Conducted through DAVID Software from the Laboratory of Human Retrovirology and Immunoinformatics, KEGG identified 72 pathways as the most likely affected by deregulation of miR‐223‐3p and miR‐16‐5p. Several pathways on this list including the FoxO, neurotrophin and sphingolipid signalling pathways are related to pain and neuropathic outcomes. Future studies will have to determine whether both miRNAs affect these pathways directly and in relationship to RA. Support or Funding Information Support for student stipends, supplies, and/or equipment used in this research was supplied by the Program for Research Initiatives in Science and Math (PRISM) at John Jay College. PRISM is funded by the Title V program within the U.S. Department of Education; the PAESMEM program through the National Science Foundation; and New York State’s Graduate Research and Technology Initiative and NYS Education Department CSTEP program.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».