Role of miRNA dysregulation in sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sepsis is defined as a state of multisystem organ dysfunction secondary to a dysregulated host response to infection and causes millions of deaths worldwide annually. Novel ways to counteract this disease are needed and such tools may be heralded by a detailed understanding of its molecular pathogenesis. MiRNAs are small RNA molecules that target mRNAs to inhibit or degrade their translation and have important roles in several disease processes including sepsis. Main body The current review adopted a strategic approach to analyzing the widespread literature on the topic of miRNAs and sepsis. A pubmed search of “miRNA or microRNA or small RNA and sepsis not review” up to and including January 2021 led to 1140 manuscripts which were reviewed. Two hundred and thirty-three relevant papers were scrutinized for their content and important themes on the topic were identified and subsequently discussed, including an in-depth look at deregulated miRNAs in sepsis in peripheral blood, myeloid derived suppressor cells and extracellular vesicles. Conclusion Our analysis yielded important observations. Certain miRNAs, namely miR-150 and miR-146a, have consistent directional changes in peripheral blood of septic patients across numerous studies with strong data supporting a role in sepsis pathogenesis. Furthermore, a large body of literature show miRNA signatures of clinical relevance, and lastly, many miRNAs deregulated in sepsis are associated with the process of endothelial dysfunction. This review offers a widespread, up-to-date and detailed discussion of the role of miRNAs in sepsis and is meant to stimulate further work in the field due to the potential of these small miRNAs in prompt diagnostics, prognostication and therapeutic agency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».