The let-7b-5p, miR-326, and miR-125a-3p are associated with left ventricular systolic dysfunction in post-myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
Background Acute ST-elevation myocardial infarction (STEMI) can lead to adverse cardiac remodeling, resulting in left ventricular systolic dysfunction (LVSd) and heart failure. Epigenetic regulators, such as microRNAs, may be involved in the physiopathology of LVSd. Objective This study explored microRNAs in peripheral blood mononuclear cells (PBMC) of post-myocardial infarction patients with LVSd. Methods Post-STEMI patients were grouped as having (LVSd, n = 9) or not LVSd (non-LVSd, n = 16). The expression of 61 microRNAs was analyzed in PBMC by RT-qPCR and the differentially expressed microRNAs were identified. Principal Component Analysis stratified the microRNAs based on the development of dysfunction. Predictive variables of LVSd were investigated through logistic regression analysis. A system biology approach was used to explore the regulatory molecular network of the disease and an enrichment analysis was performed. Results The let-7b-5p (AUC: 0.807; 95% CI: 0.63–0.98; p = 0.013), miR-125a-3p (AUC: 0.800; 95% CI: 0.61–0.99; p = 0.036) and miR-326 (AUC: 0.783; 95% CI: 0.54–1.00; p = 0.028) were upregulated in LVSd (p < 0.05) and discriminated LVSd from non-LVSd. Multivariate logistic regression analysis showed let-7b-5p (OR: 16.00; 95% CI: 1.54–166.05; p = 0.020) and miR-326 (OR: 28.00; 95% CI: 2.42–323.70; p = 0.008) as predictors of LVSd. The enrichment analysis revealed association of the targets of these three microRNAs with immunological response, cell-cell adhesion, and cardiac changes. Conclusion LVSd alters the expression of let-7b-5p, miR-326, and miR-125a-3p in PBMC from post-STEMI, indicating their potential involvement in the cardiac dysfunction physiopathology and highlighting these miRNAs as possible LVSd biomarkers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».