Peripheral microRNA alteration and pathway signaling after mild traumatic brain injur
Notice bibliographique
Résumé
Discovering novel diagnostic biomarkers and signatures for traumatic brain injury (TBI) represents a major challenge in the brain trauma research. Detailed analysis of post-concussive molecular pathways based on experimental data could provide a new insight into the pathophysiological sequelae and mapping of recovery mechanisms involved in TBI. MicroRNAs (miRNAs) detectable in peripheral body fluids after TBI are promising carriers of this missing knowledge. In order to define the signature of peripheral miRNAs signaling associated with mild TBI (mTBI), we performed a comprehensive meta-analysis of miRNA profiles in mTBI patients using multiple curated pathway databases. Using a bioinformatic pipeline with integrated data analysis we identified a set of genes that are connected to deregulated circulating miRNAs following the mTBI. Identified genes belong to specific pathways of MAPK, TGF-β, WNT, TLR2/4, PI3K/AKT, insulin, and growth factor signaling. Since the enriched pathways markedly overlap among the various biological fluids, signaling associated with mTBI that is concomitantly reflected in serum, plasma and saliva is robust and unique. Furthermore, we identified a network of 33 validated interacting proteins and their regulatory miRNAs that link the post-mTBI signaling in peripheral fluids with neurodegeneration-associated interaction pathways. Presented data provide a comprehensive insight into molecular events following mTBI, and the top predicted genes represent a group of novel candidate targets to be validated in connection with mTBI.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».