Characterization of microRNA Levels in Synovial Fluid from Knee Osteoarthritis and Anterior Cruciate Ligament Tears
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated modifications of microRNA expression profiles in knee synovial fluid of patients with osteoarthritis (OA) and rupture of the anterior cruciate ligament (ACL). Twelve microRNAs (26a-5p, 27a-3p, let7a-5p, 140-5p, 146-5p, 155-5p, 16-5p,186-5p, 199a-3p, 210-3p, 205-5p, and 30b-5p) were measured by real-time quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) in synovial fluids obtained from 30 patients with ACL tear and 18 patients with knee OA. These 12 miRNAs were chosen on the basis of their involvement in pathological processes of bone and cartilage. Our results show that miR-26a-5p, miR-186-5p, and miR-30b-5p were expressed in the majority of OA and ACL tear samples, whereas miR-199a-3p, miR-210-3p, and miR-205-5p were detectable only in a few samples. Interestingly, miR-140-5p was expressed in only one sample of thirty in the ACL tear group. miR-140-5p has been proposed to modulate two genes (BGN and COL5A1100) that are involved in ligamentous homeostasis; their altered expression could be linked with ACL rupture susceptibility. The expression of miR-30b-5p was higher in OA and chronic ACL groups compared to acute ACL samples. We provide evidence that specific miRNAs could be detected not only in synovial fluid of patients with OA, but also in post-traumatic ACL tears.
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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) | 0,001 | 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 ».