Unraveling the molecular landscape of osteoarthritis: A comprehensive review focused on the role of non-coding RNAs
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) poses a significant global health challenge, with its prevalence anticipated to increase in the coming years. This review delves into the emerging molecular biomarkers in OA pathology, focusing on the roles of various molecules such as metabolites, noncoding RNAs (ncRNAs), including microRNAs (miRNAs) and long non-coding RNAs (lncRNAs), and circular RNAs (circRNAs). Advances in omics technologies have transformed biomarker identification, enabling comprehensive analyses of the complex pathways involved in OA pathogenesis. Notably, ncRNAs, especially miRNAs and lncRNAs, exhibit dysregulated expression patterns in OA, presenting promising opportunities for diagnosis and therapy. Additionally, the intricate interplay between epigenetic modifications and OA progression highlights the regulatory role of epigenetics in gene expression dynamics. Genome-wide association studies have pinpointed key genes undergoing epigenetic changes, providing insights into the inflammatory processes and chondrocyte hypertrophy typical of OA. Understanding the molecular landscape of OA, including biomarkers and epigenetic mechanisms, holds significant potential for developing innovative diagnostic tools and therapeutic strategies for OA management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».