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Enregistrement W4225656021 · doi:10.3389/fendo.2022.851967

Expressions of Serum lncRNAs in Diabetic Retinopathy – A Potential Diagnostic Tool

2022· article· en· W4225656021 sur OpenAlexafffund
Saumik Biswas, Ali Coyle, Shali Chen, Mišo Gostimir, John R. Gonder, Subrata Chakrabarti

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDiabetic retinopathyMALAT1EpigeneticsDiabetes mellitusMedicineCohortLong non-coding RNAMEG3Downregulation and upregulationPopulationBioinformaticsInternal medicineOncologyCancer researchEndocrinologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing incidence of diabetes worldwide, there is an ever-expanding number of patients with chronic diabetic complications such as diabetic retinopathy (DR), one of the leading causes of blindness in the working age population. Early screening for the onset and severity of DR is essential for timely intervention. With recent advancements in genomic technologies, epigenetic alterations in DR are beginning to unravel. Long non-coding RNAs (lncRNAs), which are key epigenetic mediators, have demonstrated implications in several (DR) related processes. Based on the previous research, we have developed a serum-based, multi-panel PCR test using 9 lncRNAs ( ANRIL , MALAT1 , WISPER , ZFAS1 , H19 , HOTAIR , HULC , MEG3 , and MIAT ) to identify and validate whether this panel could be used as a diagnostic and prognostic tool for DR. We initially used a cell culture model (human retinal endothelial cells) and confirmed that 25 mM glucose induces upregulations of ANRIL , HOTAIR , HULC , MALAT1 , and ZFAS1 , and downregulation of H19 compared to 5 mM glucose controls. Then as an initial proof-of-concept, we tested vitreous humor and serum samples from a small cohort of non-diabetic (N=10) and diabetic patients with proliferative retinopathy (PDR, N=11) and measured the levels of the 9 lncRNAs. Differential expressions of lncRNAs were found in the vitreous and serum of patients and showed significant correlations. We expanded our approach and assessed the same lncRNAs using samples from a larger cohort of diabetic (n= 59; M/F:44/15) and non-diabetic patients (n= 11; M/F:4/7). Significant increased lncRNA expressions of ANRIL , H19 , HOTAIR , HULC , MIAT , WISPER and ZFAS1 were observed in the serum of diabetic patients (with varying stages of DR) compared to non-diabetics. No significant correlations were demonstrated between lncRNA expressions and creatinine or glycated hemoglobin (HbA1C) levels. Using ROC and further analyses, we identified distinct lncRNA phenotype combinations, which may be used to identify patients with DR. Data from this study indicate that a panel of serum lncRNAs may be used for a potential screening test for DR. Further large-scale studies are needed to validate this notion.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,775

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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