Transfer RNA-derived small RNAs as novel players and biomarkers in cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
An emerging field in cardiovascular research is the translational investigation of transfer RNA-derived small RNAs (tsRNAs). TsRNAs, a class of small non-coding RNA molecules, have been shown to modulate cellular functions by regulating gene expression post-transcriptionally. They are implicated in diverse pathological conditions, including cancer, cardiovascular disease (CVD), infectious disease, diabetes, neurological disease, and metabolic disorder. Accumulating evidence suggests tsRNAs as important players and biomarkers in CVD. Dysregulated tsRNAs are identified in atherosclerosis, heart failure, hypertension and other types of CVD. Bioinformatics and in vitro experimental analyses reveal that tsRNAs may participate in the regulation of endothelial and inflammatory cell interactions, endothelial cell and vascular smooth muscle cell proliferation and migration, and cardiac metabolism, mitophagy and remodeling, contributing to the pathogenesis of CVD. In addition, altered tsRNAs possess great diagnostic and prognostic potential in CVD. Nevertheless, there are currently no in vivo mechanistic studies using animal models, and the small sizes of reported clinical studies that examined tsRNAs limit their diagnostic and prognostic value. Although of promise, further research is needed to address the utility of tsRNAs in cardiovascular care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».