A health disparities study of MicroRNA-146a expression in prostate cancer samples derived from African American and European American patients
Notice bibliographique
Résumé
Considering the prevalence of prostate cancer all over the world, it is desired to have tools, technologies, and biomarkers which help in early detection of the disease and discriminate different races and ethnic groups. Genetic information from the single gene analysis and genome-wide association studies have identified few biomarkers, however, the drivers of prostate cancer remain unknown in the majority of prostate cancer patients. In those cases where genetic association has been identified, the genes confer only a modest risk of this cancer, hence, making them less relevant for risk counseling and disease management. There is a need for additional biomarkers for diagnosis and prognosis of prostate cancer. MicroRNAs are a class of non-protein coding RNA molecules that are frequently dysregulated in different cancers including prostate cancer and show promise as diagnostic biomarkers and targets for therapy. Here we describe the role of micro RNA 146a (miR-146a) which may serve as a diagnostic and prognostic marker for prostate cancer, as indicated from the data presented in this report. Also, a pilot study indicated differential expression of miR-146a in prostate cancer cell lines and tissues from different racial groups. Reduced expression of miR-146a was observed in African American tumor tissues compared to those from European Whites This report provides a novel insight into understanding the prostate carcinogenesis.
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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 ».