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Enregistrement W4300962167 · doi:10.3389/fcell.2022.995462

Role of microRNAs in trophoblast invasion and spiral artery remodeling: Implications for preeclampsia

2022· review· en· W4300962167 sur OpenAlexafffund
Heyam Hayder, Yanan Shan, Yan Chen, Jacob A. O’Brien, Chun Peng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchYork University
Mots-clésSpiral arteryTrophoblastPreeclampsiamicroRNAPlacentaBiologyMechanism (biology)BioinformaticsPregnancyGeneFetusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now well-established that microRNAs (miRNAs) are important regulators of gene expression. The role of miRNAs in placental development and trophoblast function is constantly expanding. Trophoblast invasion and their ability to remodel uterine spiral arteries are essential for proper placental development and successful pregnancy outcome. Many miRNAs are reported to be dysregulated in pregnancy complications, especially preeclampsia and they exert various regulatory effects on trophoblasts. In this review, we provide a brief overview of miRNA biogenesis and their mechanism of action, as well as of trophoblasts differentiation, invasion and spiral artery remodeling. We then discuss the role of miRNAs in trophoblasts invasion and spiral artery remodeling, focusing on miRNAs that have been thoroughly investigated, especially using multiple model systems. We also discuss the potential role of miRNAs in the pathogenesis of preeclampsia.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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