BIOM-33. TRNA FRAGMENTS IN PLASMA EXTRACELLULAR VESICLES FROM HIGH GRADE GLIOMA PATIENTS, POTENTIAL BIOMARKERS?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transfer RNA (tRNA) are non-coding RNAs responsible for bringing the amino acids to the ribosome during translation. Recent studies in cancer have shown that fragments (tRFs) derived from tRNA cleavage serve regulatory roles in epigenetics, signalling and translation. tRFs are also released from cells bound to proteins and can be found in extracellular vesicles to perform some aspects of paracrine signalling. Utilizing high throughput small RNA sequencing we have identified over 750 uniquely or multi-mapped (6.9% of total sRNA mapped reads) tRNA and tRFs in extracellular vesicles of high-grade glioma patient plasma (IDH-WT). Consistent with novel literature in other cancers there was a general trend to decreased expression of tRNA and tRFs (n = 76 with FDR < 0.05) in high grade glioma plasma EVs compared to controls. However, further analysis of tRFs reveals a much more complex story, as fragment distribution differs between cancer and controls. tRNAs and tRFs may serve as important biomarkers and regulators with therapeutic potential in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».