Effect of miR-146a polymorphism on lipoic acid therapy in patients with T2DM peripheral polyneuropthy
Notice bibliographique
Résumé
For investigating the impact of miR-146a rs2910164 polymorphism on the therapeutic efficacy of lipoic acid therapy in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) peripheral neuropathy (DPN). 106 T2DM-DPN patients in our hospital from Jan. 2020- 2022 were selected. The probe detection method was utilized to determine the polymorphism of the miR-146a rs2910164 gene in peripheral blood. All patients were treated with zinc sulfate for 3 weeks period. According to the treatment effect, 37 patients who were ineffective in treatment will be divided into an ineffective group, and 79 patients who were effective in treatment will be divided into an effective group. The condition of miR-146a gene peptides was analyzed after treatment in both groups. The motor nerve conduction velocity (MNCV), sensory nerve conduction velocity (SNCV), and Toronto Clinical Scoring System (TCSS) scores of the median nerve and common peroneal nerve with different genotypes were compared between the 2 sets. The genotype frequencies of alleles G, GG, and GC in the valid group were lower than those in the invalid group; After treatment, MNCV and SNCV of CC genotype median nerve and common peroneal nerve in DPN patients were higher than those before treatment; The TCSS scores of the three genotypes less than post-treatment. The above results showed statistically significant differences (P<0.05). Lipoic acid is influenced by the miR-146a polymorphism gene in the treatment of T2DM-DPN patients, with the CC genotype having a lower susceptibility and the best clinical treatment effect.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».