MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411523641 · doi:10.1007/s12672-025-02963-9

MicroRNA- 103 as a novel potential biomarker of poor prognosis and durg resistance in solid tumours

2025· article· en· W4411523641 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoping Xia, Xiuping Weng, Tianyu Liang, Mingxia Xu, Chao Zhang

Notice bibliographique

RevueDiscover Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkermicroRNACancer researchOncologyBiologyInternal medicineMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUD: Multiple studies have reported that microRNA-103 is unregulated in a variety of tumours, involved in tumorigenesis, and associated with tumour prognosis, so a systematic review and meta-analysis were performed to determine the relationship between microRNA-103 and the prognosis of solid tumours. METHODS: The PubMed, Web of Science, and EMBASE databases were searched to retrieve articles to determine the relationship between microRNA-103 and tumour prognosis. Relevant articles were graded according to the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The 95% confidence interval (CI) was calculated by the fixed-effect/random-effect models and the risk ratio (RR) were summarised. RESULTS: Eight out of 162 retrieved articles were included in this review, with an average NOS score of 7.2 points. Four studies of tissue samples and four studies of serum samples suggested that the overexpression of microRNA-103 was associated with overall survival (RR = 2.65, 95% CI: 1.79-3.93, P = 0.000 and RR = 3.31, 95% CI: 2.04-5.36, P = 0.000, respectively). CONCLUSION: This meta-analysis, combining 9 studies, found that overexpression of miRNA-103 is associated with poor prognosis in solid tumours, particularly in serum samples. Sensitivity analysis confirmed that high tissue expression correlates with poor outcomes. miRNA-103's role in tumor progression suggests its potential as a prognostic biomarker for solid tumors, warranting further research for clinical applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiscover OncologyMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207