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Enregistrement W4394241259 · doi:10.6084/m9.figshare.12062355

Maternal blood <i>EBF1</i>-based microRNA transcripts as biomarkers for detecting risk of spontaneous preterm birth: a nested case-control study

2020· dataset· en· W4394241259 sur OpenAlexaboutno aff
Guoli Zhou, Claudia Holzman, Yujing J. Heng, Mark Kibschull, Stephen J. Lye

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNested case-control studymicroRNAMedicineObstetricsBiologyCase-control studyPhysiologyGeneticsGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both genetic variants and maternal blood mRNA levels of EBF1 gene have been linked to sPTB. Animal and human studies suggest that specific EBF1-based miRNAs are involved in various physiological and pathophysiological processes. However, to date, we did not find any reports of EBF1-based miRNAs or miRNA transcripts in relation to sPTB. We therefore aimed to examine whether maternal blood early B cell factor 1 (EBF1) gene-based microRNA (miRNA) transcripts can be used for detecting risk of spontaneous preterm birth (sPTB). We conducted a nested case-control study within a Canadian cohort consisting of 1878 singleton pregnancies enrolled from May 2008 to December 2010 in Calgary, Alberta, Canada. We used a public gene expression dataset (GSE59491) derived from maternal blood in trimesters 2–3 that included women with sPTB (n = 51) and term births (n = 106) matched for maternal age, race/ethnicity, pre-pregnancy body mass index, smoking during pregnancy, and parity within the Canadian cohort. Two bioinformatics tools, miRWalk and STarMirDB, with different algorithms were applied to retrieve miRNA transcripts that putatively target the EBF1 gene (i.e. EBF1-based). Limma moderated t-tests were used to examine differentially expressed (DE) miRNA transcripts (sPTB vs term) within trimesters. Logistic regression models with miRNA transcript tertiles were applied to assess threshold associations between candidate miRNA transcripts’ levels and sPTB. Receiver operating characteristic (ROC) analyses were used to identify the maximum Youden Index and its corresponding optimal sensitivity/specificity cut-point of EBF1-based miRNA transcripts for classifying sPTB, and to compare the classification performance of a linear combination (score) of miRNA transcripts with that of individual miRNA transcripts. A five-fold cross-validation was applied to examine the possible overfitting problem of the final ROC model. Four maternal blood EBF1-based miRNA transcripts (MIR4266, MIR1251, MIR601, MIR3612) in the 3rd trimester were significantly associated with sPTB. The odds ratios (95%CIs) for highest versus lowest tertile of the four miRNA transcripts were 3.01–5.25(1.21–13.14, p ≤ .018). The combined 4-miRNA transcripts’ score significantly improved the classification of sPTB compared to individual miRNA transcripts (AUC increased from 0.65–0.69 to 0.82, p ≤ .0034) and showed a sensitivity for sPTB of 0.81 and a specificity of 0.72. The final ROC model of the EBF1-based 4 miRNA transcripts’ score in cases and controls had no significant overfitting issue. Maternal blood EBF1-based miRNA transcripts may, along with other biomarkers, be useful in screening for sPTB risk in 3rd trimester. Our results also provide clues for further study of potential molecular mechanisms underlying the relationship between EBF1 gene and sPTB, e.g. connecting genetic variants, mRNA expression, and miRNA regulation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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