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Enregistrement W3119502370 · doi:10.3390/genes12010085

Circulating miR-206 as a Biomarker for Patients Affected by Severe Limb Girdle Muscle Dystrophies

2021· article· en· W3119502370 sur OpenAlexfundno aff
Valentina Pegoraro, C. Angelini

Notice bibliographique

RevueGenes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAdvanced Foods and Materials Canada
Mots-clésMedicineAtrophyBiomarkerMuscle atrophySkeletal muscleDiseaseMuscle weaknessInternal medicineLimb-girdle muscular dystrophyMyopathyWeaknessPathologyPhenotypeCohortBiologyAnatomyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limb-girdle muscular dystrophies (LGMD) are clinically and genetically heterogeneous conditions, presenting with a wide clinical spectrum, leading to progressive proximal weakness caused by loss of muscle fibers. MiR-206 is a member of myomiRNAs, a group of miRNAs with important function in skeletal muscle. Our aim is to determine the value of miR-206 in detecting muscle disease evolution in patients affected by LGMD. We describe clinical features, disease history and progression of eleven patients affected by various types of LGMD: transportinopathy, sarcoglycanopathy and calpainopathy. We analyzed the patients' mutations and we studied the circulating miR-206 in serum by qRT-PCR; muscle MRI was done with a 1.5 Tesla apparatus. The severe evolution of disease type is associated with the expression levels of miR-206, which was significantly elevated in our LGMD patient cohort in comparison with a control group. In particular, we observed an over-expression of miR-206 that was 50-80 folds elevated in two patients with a severe and early disease course in the transportinopathy and calpainopathy sub-types. The functional impairment was observed clinically and muscle loss and atrophy documented by muscle MRI. This study provides the first evidence that miR-206 is associated with phenotypic expression and it could be used as a prognostic indicator of LGMD disease progression.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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