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Enregistrement W4412857118 · doi:10.1186/s43042-025-00764-x

Association of miR polymorphisms with coronary artery disease risk: a comprehensive meta-analysis

2025· article· en· W4412857118 sur OpenAlexaboutno aff
Vinodhini Subramanian, Vettriselvi Venkatesan

Notice bibliographique

RevueEgyptian Journal of Medical Human Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Council of Medical Research
Mots-clésMeta-analysisCoronary artery diseaseInternal medicineMedicineAssociation (psychology)CardiologyDiseasePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of mortality worldwide, with coronary artery disease (CAD) being the most prevalent type caused by atherosclerosis. Genetic factors contribute to 40–60% of CAD susceptibility. miRNAs have emerged as potential biomarkers due to their regulatory roles in cardiovascular pathways. miR-146a, miR-149, miR-196a2, and miR-499 are linked to CAD, influencing inflammation, endothelial dysfunction, and lipid metabolism. Additionally, miR-21, miR-126, and miR-155 have been studied in myocardial infarction and heart failure, highlighting their diagnostic relevance. Identifying miRNA polymorphisms associated with CAD may improve prognostic indicators and treatment strategies. Methods This study aimed to investigate the association between miRNA polymorphisms and CAD through a comprehensive meta-analysis using data from PubMed, Scopus, Web of Science, and Embase. Inclusion criteria involved case–control studies with genotyping data on CAD/ Acute Coronary Syndrome (ACS) risk. Heterogeneity was evaluated with the I 2 , tau 2 , Q score and H values, and the Newcastle–Ottawa Scale assessed study quality. For statistical analysis, odds ratio of miRNA SNPs reported in three or more studies were calculated. Results A total of 276 studies were identified, of which 10 met the inclusion criteria for meta-analysis. Among the 13 miRNA SNPs reported, only three (rs2910164, rs11614913, and rs3746444) were included in the meta-analysis, as they were examined in three or more studies. rs2910164 (miR-146a) showed a significant association with CAD risk in the homozygous (OR: 0.79, 95% CI 0.63–1.00), heterozygous (OR: 0.88, 95% CI 0.79–0.99), and dominant models (OR: 0.86, 95% CI 0.75–0.99), suggesting a potential protective role. However, rs11614913 (miR-196a2) and rs3746444 (miR-499) did not show significant associations with CAD risk. Publication bias analysis revealed potential bias in the allele, homozygote, and recessive models of rs11614913. In-silico analysis identified weakly validated common targets among miR-146a, miR-196a, and miR-499, with KEGG pathway analysis highlighting key pathways, including cell cycle regulation and adherens junctions, involved in CAD pathogenesis. Conclusion The results obtained suggests that rs2910164 maybe be associated with increased risk of CAD. Given the limitations listed above, further research with bigger sample sizes are required to definitely identify the connection between miRNA variations and the risk of CAD.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,045
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeMéta-analyse
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
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