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Enregistrement W4313394302 · doi:10.21608/muj.2022.181558.1120

Accuracy of combined serum micro RNA 21 and micro RNA let 7g expression level in breast cancer diagnosis

2022· article· en· W4313394302 sur OpenAlexaff
Salwa Nayer, Gihane khalil, Mona Kandil, Fatma Dwedar, Gihan Shehata, dina Elrachidy, Noha Arafa

Notice bibliographique

RevueMedicine Updates · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNABreast cancermicroRNACancerNon-coding RNAComputational biologyCancer researchMedicineBiologyInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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