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Enregistrement W4412324340

Investigation of extracellular microRNAs in oral squamous cell carcinoma, rheumatoid arthritis and mesenchymal stem cell differentiation

2016· article· en· W4412324340 sur OpenAlexaff
Yan Yan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellRheumatoid arthritismicroRNABasal cellExtracellularCancer researchStem cellCellMedicineBiologyPathologyImmunologyCell biologyGeneGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular microRNAs (miRNAs) refer to cell-free miRNAs that are protected by extracellular vesicles (EVs) and protein complexes from degradation. Extracellular miRNAs are also known as circulating miRNAs that can circulate in bodily fluids. Studies have reported that extracellular miRNAs can serve as biomarkers for human diseases and can also act as mediators in cell-cell communication. In cancer, the abnormal expression of miRNAs in plasma has been observed. However, there is no report on the association of plasma miRNA expression with oral squamous cell carcinoma (OSCC) recurrence after surgery to date. In the first project, miR-486-5p, miR-375 and miR-92b-3p were validated to be highly associated with OSCC recurrence using next generation sequencing (NGS) and qRT-PCR. In cell-cell communication, bioactive information, including miRNAs, can be transferred by EVs. Studies have shown that the secretion and content of EVs are associated with human diseases. In rheumatoid arthritis (RA), the dysregulation of miRNAs in EVs secreted by peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) and the association of miRNAs in EVs with T cell exhaustion have not been reported. In the second project, miRNAs in EVs derived from RA PBMCs were dysregulated compared to healthy control using NGS. Moreover, EVs derived from RA synovial fluid mononuclear cells (SFMCs) and RA PBMCs contained miRNA information positively associated with T cell exhaustion. Studies have shown that EVs derived from osteoblastic differentiated MSCs contained differentially regulated miRNAs. However, the change in EV miRNA derived from BMSCs and ASCs during osteogenesis has not been characterized by NGS. In the third project, it was found that osteogenic differentiation regulated miRNA expression in BMSCs and ASCs, as well as their EV miRNAs, using NGS. Some miRNAs were regulated in both two types of MSCs, while some miRNAs showed distinct changes in each cell type, which was also shown in EVs. The projects supported the important role of extracellular miRNAs in OSCC, RA and MSC differentiation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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