MP62-19 MUSCARINIC RECEPTOR EXPRESSION IN SPINAL CORD TRANSECTED RATS WITH EARLY ANTICHOLINERGIC TREATMENT
Notice bibliographique
Résumé
many troublesome symptoms including urgency, frequency and incomplete emptying.Urine contains circulating miRNAs, and previously we established the protocols for urinary exosome isolation and miRNA profiling.Here we evaluated the suitability of urinary miRNAs for noninvasive diagnosis of functional changes in the bladder wall during obstruction.METHODS: We isolated total urinary RNA and exosomes from 50 ml of starting urine and profiled miRNAs of exosomes and total urine using NanoString nCounter Human miRNA Expression Assay.RESULTS: Using the samples of 42 patients and 12 controls we determined the expression profiles of 800 human miRNAs.We detected 320 urinary miRNAs, 16 of which were present in all tested samples.Hierarchical clustering of samples revealed a correlation between the urinary miRNAs and the symptoms of LUTD.In particular, hsa-miR-376a-3p, hsa-miR-196a-5p und hsa-miR-363-3p were more abundant in BPO patients samples compared to controls.Interestingly, in controls the expression of selected miRNAs was dependent on the subjects age.Exosomal miRNAs were more abundant in young controls, while hsa-miR-301a-5p, hsa-miR-301b-3p and hsa-miR-376a-3p were only detected in older controls (above 45 y.o.) and elderly BPO patients.We investigated the urinary exosome abundance and miRNA profiles in two age-matched groups of healthy subjects.CONCLUSIONS: Based on our results, we can select a small panel of representative miRNAs, which can be further explored to develop a non-invasive diagnostic test for BOO.The age-related discrepancy in the urinary miRNA content observed in this study points to the importance of selecting appropriate, age-matched controls.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».