A Systematic Evidence‐Based Review Regarding miRNA Polymorphisms in Recurrent Implantation Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: This systematic review aimed to evaluate whether specific single nucleotide polymorphisms (SNPs) in miRNAs are associated with recurrent implantation failure (RIF). Methods: A comprehensive literature search was conducted across PubMed-MEDLINE, Web of Science, Scopus, and the Excerpta Medica DataBASE. Results: The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) yielded an intermediate to high quality, with one study rated with 6 stars, and the remaining four with 7 stars. RIF risk-related genotypes included miR-196a, miR-449b, miR-34a, miR-146aCG+GG-miR-196a2CC, miR-149TT-miR-196a2CC, miR-196a2CC-miR-499AA, miR-608GC-miR-938CC, miR-27aAG-miR-423CC/miR-604AG/GG and miR-34aC>A AA-miR-130aG>A GG. Protective combinations included miR-1302-3, miR-631II-miR-1302-3CT, and miR-938CC-miR-1302-3CT. Protective allele combinations G-T-T-A, C-T, T-T-G, T-T and G-C-A-G, G-A-G, A-G-G were less frequent in RIF cases, whereas A-T-C, T-C-C-T, T-C-T, A-C-G-A, A-A-G-G, G-A-A-A, A-A-C-A and G-G-A haplotypes were more commonly associated with increased risk. Notably, miR-608 GC+CC, miR-1302-3 CC, miR-27a AG+GG, miR-423 CA+AA, miR-604 AG+GG, miR-222 GT+TT, and miR-34a GA+AA were associated with altered coagulation parameters. Additionally, miR-222 correlated with decreased creatinine levels, the G>T mutation with elevated follicle-stimulating hormone (FSH), miR-34aC>A AA genotype with reduced thyroid-stimulating hormone (TSH) levels, and CA+AA with increased blood urea nitrogen (BUN) levels. Conclusions: This systematic review highlights that specific miRNA SNPs and haplotype combinations are significantly associated with either increased susceptibility to or protection against RIF.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».