Identification of Novel Single-Nucleotide Variants With Potential of Mediating Malfunction of MicroRNA in Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Congenital heart defects (CHDs) represent the most common human birth defects. Our previous study indicates that the malfunction of microRNAs (miRNAs) in cardiac neural crest cells (NCCs), which contribute to the development of the heart and the connected great vessels, is likely linked to the pathogenesis of human CHDs. In this study, we attempt to further search for causative single-nucleotide variants (SNVs) from CHD patients that mediate the mis-regulating of miRNAs on their downstream target genes in the pathogenesis of CHDs. As a result, a total of 2,925 3′UTR SNVs were detected from a CHD cohort. In parallel, we profiled the expression of miRNAs in cardiac NCCs and found 201 expressed miRNAs. A combined analysis with these data further identified three 3′UTR SNVs, including NFATC1 c.*654C>T, FGFRL1 c.*414C>T, and CTNNB1 c.*729_*730insT, which result in the malfunction of miRNA-mediated gene regulation. The dysregulations were further validated experimentally. Therefore, our study indicates that miRNA-mediated gene dysregulation in cardiac NCCs could be an important etiology of congenital heart disease, which could lead to a new direction of diagnostic and therapeutic investigation on congenital heart disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».