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Enregistrement W3206678984 · doi:10.15547/tjs.2021.02.008

SERUM EXPRESSION OF MICRORNA-142 IN A COHORT OF BULGARIAN PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASES

2021· article· en· W3206678984 sur OpenAlexaboutno aff
Antonia Atanassova

Notice bibliographique

RevueTrakia Journal of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisGastroenterologyInternal medicinemicroRNAInflammatory bowel diseaseCohortDiseaseReal-time polymerase chain reactionCrohn's diseaseCase-control studyImmunologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims to assess the expression of serum miRNA-142_3p and miRNA-142_5p in IBD patients and its correlation with disease extent, activity and severity. It was performed on 35 patients with ulcerative colitis (UC), 35 patients with Crohn’s disease (CD) and 30 healthy controls. Serum miRNA-142 expression was assessed using reverse transcriptase quantitative real time PCR (RT-qPCR), and then correlated with that of a group of 30 healthy subjects. It was also correlated with disease extent and disease activity and severity indices (CDAI, Montreal classification, Partial Mayo score). The patients’ group showed mean serum miR-142_3p expression of 2.69±1.96 for CD, 1.66±0.90 for UC and 1.25±0.91 for the control group and serum miR-142_5p expression of 2.42±2.08 for CD, 1.61±1.12 for UC and 1.21±0.78 for the control group with a significant difference between groups. Conclusion: The expression of miR-142_3p and miR-142_5p was significantly higher in patients with CD compared to patients with UC and the control group.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,294

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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