The Connection between MiR-122 and Lymphocytes in Patients Receiving Treatment for Chronic Hepatitis B Virus Infection
Notice bibliographique
Résumé
New molecular predictors for the response to treatment in HBV (hepatitis B virus) infection are assessed. Among them is miR-122. Our article searches the connection between miR-122 and the counts of lymphocytes in chronic HBV patients receiving treatment. We included the sera of 38 Romanian subjects with chronic HBV infection (20 receiving treatment and 18 not receiving treatment) and 5 healthy controls. The expression of miR-122 was determined using RT-PCR (real-time PCR) and a 2−ΔΔCT method. Two systematic analyses were also performed on databases (PUBMED, Web of Science, and Science Direct), eliminating systematic reviews, editorials, letters to editors, meta-analyses, reviews, conference proceedings, or pre-print manuscripts. We included human-based articles following the PRISMA criteria and the Newcastle Ottawa Assessment Scale for Case–Control and Cohort studies. R 4.2.2 was used for statistics, and MIENTURNET and STRING were used for the bioinformatic analysis. Our results showed a link between the variations in the expression of miR-122 and the counts of lymphocytes in HBV Romanian patients receiving therapy. Treatment influenced miR-122 and the lymphocyte numbers. This is the first study with these results, and it may lead to a new perspective on the inter-relationships between microRNAs and therapy in HBV patients.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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.
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 ».