Accuracy of combined serum micro RNA 21 and micro RNA let 7g expression level in breast cancer diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Micro RNAs are single-stranded non-coding RNA molecules that regulate biological processes by inhibiting post-transcriptional activity. Many diseases including breast cancer have uncontrolled levels of microRNA. The current work aims to highlight the importance of miRNA let7g and miRNA 21 expression in blood for early detection of breast cancer. Methodology: Using quantitative real-time polymerase chain reaction the serum expression levels of micro RNA 21 and micro RNA let7g were evaluated in 52 female patients with primary breast cancer and 28 matched healthy females as a control group. Results: Serum expression level of micro RNA 21was highly increased in breast cancer patients when compared to the control group, while the serum expression levels of micro RNA let7g recorded a lower level in breast cancer patients when compared to control group and these differences were statistically significant. On studying the relation between the expression levels of the measured parameters and the different clinicopathological characteristics; a positive significant correlation was found between CA15.3 and microRNA 21 levels. A negative significant correlation was present between miRNA let7g levels and HER2, as well as with molecular subtype prognostic ranking. Receiver operating characteristic curve of both markers were exploited at a cut off points 0.82 and 1.785 respectively and showed a 100% sensitivity, 67.8% specificity. Conclusion: The effectiveness of serum mi RNA21 and mi RNA let7g as diagnostic biomarkers for detecting breast cancer has been convincingly proven. This innovative idea could be used to create a complementary tool for disease diagnosis, prognosis, and screening.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».