miR-223-3p and miR-24-3p as novel serum-based biomarkers for myotonic dystrophy type 1
Notice bibliographique
Résumé
Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is the most common adult-onset muscular dystrophy, primarily characterized by muscle wasting and weakness. Many biomarkers already exist in the rapidly developing biomarker research field that aim to improve patients' care. Limited work, however, has been performed on rare diseases, including DM1. We have previously shown that specific microRNAs (miRNAs) can be used as potential biomarkers for DM1 progression. In this report, we aimed to identify novel serum-based biomarkers for DM1 through high-throughput next-generation sequencing. A number of miRNAs were identified that are able to distinguish DM1 patients from healthy individuals. Two miRNAs were selected, and their association with the disease was validated in a larger panel of patients. Further investigation of miR-223-3p, miR-24-3p, and the four previously identified miRNAs, miR-1-3p, miR-133a-3p, miR-133b-3p, and miR-206-3p, showed elevated levels in a DM1 mouse model for all six miRNAs circulating in the serum compared to healthy controls. Importantly, the levels of miR-223-3p, but not the other five miRNAs, were found to be significantly downregulated in five skeletal muscles and heart tissues of DM1 mice compared to controls. This result provides significant evidence for its involvement in disease manifestation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».