Differentially expressed miRNA profiles of serum derived extracellular vesicles from patients with acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) participate in diverse cellular changes following acute ischemic stroke (AIS). Circulating miRNAs, stabilized and delivered to target cells via extracellular vesicles (EVs), are potential biomarkers to facilitate diagnosis, prognosis, and therapeutic modulation. We aimed to identify distinctive expression patterns of circulating EV-miRNAs in AIS patients. METHODS: miRNA profiles from EVs, isolated from plasma samples collected within 24 h following AIS diagnosis, were examined between a dataset of 10 age-, gender- and existing comorbidities-matched subjects (5 AIS and 5 healthy controls, HC). We measured 2578 miRNAs and identified differentially expressed miRNAs between AIS and HC. An enrichment analysis was conducted to delineate the networks and biological pathways implicated by differentially expressed microRNAs. An enrichment analysis was conducted to delineate the networks and biological pathways implicated by differentially expressed microRNAs. RESULTS: Five miRNAs were differentially expressed between stroke (AIS) versus control (HC). hsa-let-7b-5p, hsa-miR-16-5p, and hsa-miR-320c were upregulated, whereas hsa-miR-548a-3p and hsa-miR-6808-3p, with no previously reported changes in stroke were downregulated. The target genes of these miRNAs affect various cellular pathways including, RNA transport, autophagy, cell cycle progression, cellular senescence, and signaling pathways like mTOR, PI3K-Akt, and p53. Key hub genes within these networks include TP53, BCL2, Akt, CCND1, and NF-κB. These pathways are crucial for cellular function and stress response, and their dysregulation can have significant implications for the disease processes. CONCLUSION: Our findings reveal distinct circulating EV-miRNA expression patterns in AIS patients from Qatar, highlighting potential biomarkers that could aid in stroke diagnosis and therapeutic strategies. The identified miRNAs are involved in critical cellular pathways, offering novel insights into the molecular mechanisms underlying stroke pathology. Circulating EV-miRNAs differentially expressed in AIS may have a pathophysiological role and may guide further research to elucidate their precise mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 ».