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Enregistrement W4380894011 · doi:10.1002/alz.064204

Could microRNAs expressed in the tear fluids predict underlying molecular changes associated with Alzheimer’s disease (AD) at an early stage?

2023· article· en· W4380894011 sur OpenAlexaff
Printha Wijesinghe, Jeanne Xi, Jing Cui, Matthew Campbell, Wellington Pham, Joanne A. Matsubara

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAFold changeBiologyNeocortexDiseaseTaqManGenetically modified mousePathologyGene expressionGeneBioinformaticsMolecular biologyMedicineGeneticsReal-time polymerase chain reactionTransgeneNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Non‐coding small microRNAs (miRNAs) are a large family of post‐transcriptional regulators of gene expression and recent advances demonstrate their utility as disease biomarkers. Altered miRNA expression levels associated with AD have been reported in autopsy human brain samples, CSF and blood samples obtained from AD patients, and in AD animal models. However, due to the variabilities among samples and techniques from different labs, the potential applicability of miRNAs as biomarkers remains unclear. Here, we undertook a systematic study to assess the relative expression of ten candidate miRNAs in tear fluids and tissues obtained from eye and five brain regions of an AD mouse model at early and late stages. Our goal is to assess the unique differences among tear, eye and brain tissues to identify the most relevant miRNAs in tear fluids, which are collected non‐invasively, that best represent onset and progression of AD. Method Transgenic (Tg, APP/PS1), non‐Tg sibling, and wildtype (WT, C57BL/6J) female mice (n = 24, 4 per group) at two ages were studied (3‐4 months and 9‐10 months). Ten selected mature miRNAs were determined using single tube TaqMan advanced miRNA assays. A statistically significant (p <0.05, 2‐tailed Welch’s t‐test) intergroup >2‐fold difference (FD) was used to determine the differentially expressed miRNAs. Result Eight of the ten miRNAs were expressed at Ct <35.0. miR‐101a, potentially targeting amyloid precursor protein (APP), was significantly downregulated in the neocortex‐hippocampus of both young (p = 9.2×10−7, FD = 8.1) and old (p = 3.0×10−3, 3.0) Tg mice compared with its age‐matched WT controls. Importantly miRNAs ‐125b, ‐15a and ‐374c were significantly and consistently upregulated in the neocortex‐hippocampus, eye and tears of old Tg mice compared with its age‐matched WT control. Whereas all the tested miRNAs were downregulated or nonsignificant in the neocortex‐hippocampus, eye and tears of young Tg mice compared with its age‐matched WT control. Conclusion Our systematic study of miRNAs shows a consistent pattern of expression in the brain, eye and tears of an AD mouse model at two different ages. It also demonstrates the translational potential of tear fluids’ miRNAs in a Tg AD model with changes over time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2023
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