The clinical perspective of circular RNAs in neurodegenerative diseases: potential diagnostic tools and therapeutic targets
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases (NDDs) mostly occur in older demographics. With the average lifespan increasing over time, NDDs are becoming one of the major adverse factors affecting human health and the quality of life. Currently, there are no specific diagnostic methods for NDDs and they are usually diagnosed based on nonspecific clinical symptoms and occasionally by biomarkers, such as β -amyloid (Aβ) for Alzheimer’s disease (AD) and a-synuclein ( α -syn) for Parkinson’s disease, etc. However, it is usually too late for most treatment to startr when the aforementioned criteria become detectable. Circular RNAs (circRNAs) are a type of single-stranded, covalently closed, non-coding RNAs that lack a 5′ cap structure and 3′ terminal poly-A tail. According to recent research, circRNAs may play a crucial role for the onset and progression of some NDDs. These small RNAs may be potential diagnostic and prognostic markers and therapeutic targets for these diseases. This review will provide a comprehensive overview of the recent advancements of knowledge on the functions and the possible underlying mechanism of circRNAs in the pathogenesis and treatment of NDDs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».