Evaluation and Comparison of Plasma miRNA-31 in Oral Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose: Oral Squamous cell carcinoma is sixth most common cancer with considerable morbidity and mortality. The microRNAs (miRNAs) are set of short RNAs involved in regulating the expression of protein coding genes. They are up or down-regulated in carcinogenesis and in oral cancer. The miRNA-31 (miR-31) is increased in oral cancer. Objective: To evaluate and compare the expression of miRNA-31 in plasma of Oral squamous cell carcinoma and control subjects. Materials and Methods: Case control study was carried out in 25 cases of oral squamous cell carcinoma subjects and 25 normal control subjects. The level of miRNA-31 in blood plasma was evaluated by miRNA easy kit (quagen) and miRNA-based qRT-PCR. The fold change was observed and compared between OSCC and controls. Results: The plasma level of miRNA-31 was significantly increased in OSCC patients compared to controls (p<0.001). The patients with moderately differentiated, grade 4 OSCC patients showed significant increase in fold change compared to control, well differentiated and grade 3 OSCC (p<0.001). Conclusion: Our results indicate that plasma miR-31 may be used as an adjuvant biomarker the detection of OSCC patient.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».