miR-181a-5p is a potential candidate epigenetic biomarker in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory disease of the central nervous system (CNS) characterized by demyelination and axonal degeneration. Abnormal expression of microRNAs (miRNAs) plays an important role in MS pathology. In this cohort study, differential expression of the four miRNAs ( hsa-miR-155-5p, hsa-miR-9-5p, hsa-miR-181a-5p, and hsa-miR-125b-5p) was investigated in 69 individuals, including 39 MS patients (relapsing-remitting MS (RRMS), n = 27; secondary progressive MS (SPMS), n = 12) and 30 healthy controls. In silico analyses revealed possible genes and pathways specific to miRNAs. Peripheral blood miRNA expressions were detected by quantitative real-time PCR (qPCR). hsa-miR-181a-5p was downregulated and associated with increased MS risk ( P = 0.012). The other three miRNAs were upregulated and not associated with MS ( P < 0.05). The area under the curve (AUC) is 0.779. In silico analyses showed that hsa-miR-181a-5p may participate in MS pathology by targeting MAP2K1, CREB1, ATXN1, and ATXN3 genes in inflammation and neurodegeneration pathways. The circulatory hsa-miR-181a-5p can regulate target genes, reversing the mechanisms involved in MS pathologies such as protein uptake and processing, cell proliferation and survival, inflammation, and neurodegeneration. Thus, this miRNA could be used as an epigenomic-guided diagnostic tool and for therapeutic purpose.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».