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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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