Causal role of MiRNAs in chronic rhinosinusitis: mendelian randomization and validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite significant advances in understanding the epigenetic landscape of chronic rhinosinusitis (CRS), the specific microRNAs (miRNAs) with a causal role in CRS pathogenesis remain unclear. OBJECTIVE: This study aims to identify miRNAs that causally contribute to CRS and to elucidate their clinical relevance and underlying molecular mechanisms. METHODS: We employed Mendelian randomization (MR) analysis, leveraging mirQTLs as exposure variables and two independent CRS datasets as outcomes, to identify miRNAs causally linked to CRS. Robustness of the findings was ensured through multiple sensitivity analyses. The expression levels of identified CRS-associated miRNAs were validated using qRT-PCR, and their diagnostic potential was assessed through ROC curve analysis. Target genes and potential pathways regulated by the causal miRNAs were predicted via MiRNet and enrichment analyses, followed by experimental validation using western blotting and immunohistochemistry. RESULTS: MiR-130a-3p and miR-196b-5p were significantly associated with an increased risk of CRS, while miR-339-3p was associated with a decreased risk. These associations were confirmed by qRT-PCR, and no evidence of pleiotropy or heterogeneity was observed. ROC analysis revealed diagnostic potential for these miRNAs in CRS. Enrichment and experimental analyses suggested that the MAPK and PI3K-AKT pathways are predominantly activated by the target genes of the positively and negatively associated miRNAs, respectively. CONCLUSIONS: MiR-130a-3p and miR-196b-5p are positively associated with CRS risk, whereas miR-339-3p is protective. These miRNAs represent promising diagnostic biomarkers and therapeutic targets for CRS. The MAPK and PI3K-AKT pathways likely mediate the effects of these causal miRNAs, offering further insight into the molecular mechanisms underlying CRS.
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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 | 0,052 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».