Role of long non-coding RNAs and circular RNAs in kawasaki disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous research has identified the significant roles of non-coding RNAs (ncRNAs) in Kawasaki disease (KD). This systematic review aims to elucidate the involvement and significance of long non-coding RNAs (lncRNAs) and circular RNAs (circRNAs) in the pathogenesis and progression of KD. STUDY DESIGN: A systematic search was conducted across four databases (PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science) up to June 19, 2023, without year restrictions. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: This review included 9 studies encompassing a total of 1894 individuals diagnosed with KD. Seven lncRNAs-Slco4a1, SOCS2-AS1, SRA, HCG22, MHRT, XLOC_006277, and HSD11B1-AS1-were found to be associated with KD, including polymorphisms such as lncRNA rs1814343 C > T and AC008392.1 rs7248320. Additionally, four circRNAs-circRNA-3302, circ7632, circANRIL, and hsa_circ_0123996-were associated with KD. CONCLUSIONS: Both linear lncRNAs and circRNAs play critical roles in unraveling the mechanisms underlying KD, contributing to biomarker identification and potential therapeutic advances.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».