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Enregistrement W3036549253 · doi:10.12669/pjms.36.5.2476

Assessment of cell free mitochondrial DNA as a biomarker of disease severity in different viral infections

2020· article· en· W3036549253 sur OpenAlexaff
Zain Ali, Shahid Waseem, Riffat Aysha Anis, Mariam Anees

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Medical Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViral loadMedicineBiomarkerMitochondrial DNAVirologyImmunologyDNAReal-time polymerase chain reactionVirusBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Cell Free mitochondrial DNA (CF mt-DNA) has emerged as a novel biomarker to investigate disease pathophysiology of different infections. The present study was designed to elucidate the association between CF mt-DNA, IL-6 and viral load in HIV, HBV and HCV infections and predict its role as a potential biomarker to assess the disease severity in viral infections. Methods: Total 120 blood samples were collected from January 2018 to December 2018 of HIV, HBV and HCV patients and healthy controls (30 samples in each group). DNA and RNA were extracted from the serum to determine the levels of CF mt-DNA and viral load, respectively. IL-6 from the serum of infected individuals was quantified with ELISA. Results: HCV patients showed the highest levels of CF mt-DNA, IL-6 and viral load, followed by HBV and HIV. Significant correlation was found between CF mt-DNA and IL-6 among the HBV patients (p=0.017). However, no significant correlation of CF mt-DNA was observed with IL-6 in HIV and HCV or with the viral load in any of the three infections. Conclusion: Elevated CF mt-DNA indicates its role in severity of viral infections. Independence of CF mt-DNA expression from viral load and IL-6 in case of HIV and HCV suggests involvement of other inflammatory pathways regulating CF mt-DNA elevation. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.36.5.2476 How to cite this:Ali Z, Waseem S, Anis RA, Anees M. Assessment of cell free mitochondrial DNA as a biomarker of disease severity in different viral infections. Pak J Med Sci. 2020;36(5):860-866. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.36.5.2476 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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