Abstract B021: tRNA fragments extracted from patient plasma extra cellular vesicles display potential as biomarkers for high-grade glioma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transfer RNA (tRNA) are non-coding RNAs that bring amino acids to ribosomes during translation. Recent studies have shown that cleaved fragments derived from tRNA (tRFs) serve regulatory roles in epigenetics, signaling, transcription, and translation. tRFs can be released from cells and can be found in extracellular vesicles to perform some aspects of paracrine signaling. Utilizing high throughput small RNA sequencing, we have identified over 750 uniquely or multi-mapped (6.9% of total sRNA mapped reads) tRFs in extracellular vesicles of high-grade glioma (IDH-WT) patient plasma. By performing differential expression analysis, we identified 6 upregulated tRFs and 36 downregulated tRFs between high-grade glioma plasma EVs and non-cancer controls (n = 14, FDR<0.05). Differentially expressed tRFs (all 42) were further analyzed using bioinformatic techniques (RNAhybrid and IntaRNA) to predict potential gene targets. By performing gene ontology analysis (ShinyGO) we found that 70 of 75 genes related to glioma formation were identified as potential gene targets, indicating a possible role of tRFs in the regulation and formation of gliomas. A number of differentially expressed tRFs were predicted to target cancer-related genes including Metastasis Associated Lung Adenocarcinoma Transcript 1 (MALAT-1). This analysis demonstrates that tRFs may serve as important biomarkers and regulators with therapeutic potential in the future Citation Format: Thomson R Phinney, Ali Alwadei, Gabriel Gabriel Wajnberg, Jae Han, Simi Chacko, Kathleen Attwood, Jeremy Roy, Adriennne Weeks. tRNA fragments extracted from patient plasma extra cellular vesicles display potential as biomarkers for high-grade glioma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Liquid Biopsy: From Discovery to Clinical Implementation; 2024 Nov 13-16; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2024;30(21_Suppl):Abstract nr B021.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».