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Enregistrement W6966693788 · doi:10.48336/bbh2-y881

Exploring the potential of small RNA cargo of extracellular vesicles as a next-generation biomarker for B lymphoblastic leukemia

2024· article· en· W6966693788 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNALymphoblastRNAExtracellular vesiclesLymphoblastic LeukemiaSmall RNACell cultureMicroarray analysis techniquesMicroarray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EV) are novel promising sources of biomarkers in human diseases. Despite the promise that EVs hold, there are currently lots of unknowns, which limit our understanding. Therefore, the work presented in this thesis explored questions about EV s in pediatric B cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) and compared the effect of collection tube treatment on EVs from selected human biofluids. For B-ALL, we wanted to identify a miRNA signature of pediatric B-ALL, which could be explored in EVs. We performed a reanalysis of rniRNA raw data and metanalysis of published rniRNAs data; to identify differentially expressed miRNAs (DEmiRs). Neither the reanalysis nor the metanalyses revealed a consensus miRNA signature. However, we identified promising miRNAs which could be fmther investigated. Next, we compared EVs from blood plasma of pediatric B-ALL patients and non-cancer donors (NCD) for size, concentration, and small RNA profile differences. We found that B-ALL plasma contains more EVs than NCD plasma. Furthermore, RNA-seq analysis of small RNAs revealed a signature of differentially packaged and exclusively packaged RNAs (including miRNAs, lncRNAs, mRNAs, and tRNAs) that distinguish NCD from B-ALL. Next, we investigated the small RNA cargo packaging patterns in EVs from pediatric B-ALL primary lymphoblasts and immo1talized cell lines. We found that RNA biotypes packaged from cells into EVs include mature and precursor miRNAs and fragments of mRNA, lncRNA and tRNA. We also found that pediatric B-ALL primary lymphoblasts and immo1talized cell lines package multiple RNA biotypes, using putative motifs shared by the selectively packaged RNAs. Finally, we compared EV characteristics (size, shape, concentration) and selected EV miRNA levels between non-Streck (EDTA for plasma) and Streck treated collection tubes for urine and blood sample collection. We found that neither treatment affected EV size and concentration in plasma or urine. However, Streck treatment led to reduced RNA cargo in EVs, compared to non-Streck. Taken together, this work provides new insights into EVs in pediatric B-ALL, and blood and urine sample collection for EV profiling. This is knowledge that can facilitate next generation research for EV based biomarkers and monitoring disease burden.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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