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Enregistrement W7071398854

The role of non-coding RNAs in vascular damage in hypertension and CKD

2018· dissertation· en· W7071398854 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchServierMcGill University
Mots-clésmicroRNAVascular diseaseEndothelial dysfunctionAngiotensin IIPathophysiology of hypertensionEndotheliumKidneyRenin–angiotensin systemOxidative stressBlood pressure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension and chronic kidney disease (CKD) are two of the most prevalent global health concerns that account for millions of deaths per year.They are both associated with vascular damage that is characterized by vascular remodeling and stiffening, as well as endothelial dysfunction, which contribute to further development of the disease and lead to end organ damage.MicroRNAs (miRNAs) are important non-coding RNA regulators of gene expression that cause translational repression and transcript degradation upon binding to their target mRNAs.miRNAs have been demonstrated to be associated with hypertension and CKD, and play a critical role in vascular cell development and function.However, their role in vascular damage is still poorly studied.We hypothesized that vascular and circulating miRNAs are dysregulated in hypertension and CKD; the dysregulation of vascular miRNAs is a key driving force of pathological gene expression changes that contribute to vascular damage; key dysregulated vascular miRNAs are potential therapeutic targets and key dysregulated circulating miRNAs are potential biomarkers for vascular damage in hypertension and CKD.The thesis contains 3 studies testing our hypotheses.viii miR-382-5p, et a augmenté Ehf dans les AM, et a retardé l'élévation de la PA et ré duit les dommages vasculaires chez les souris infusées avec l'Ang II pendant 14 jours.Dans la deuxiè me é tude, nous avons profilé les miARN comme plus haut dans les petites artè res de biopsies sous-cutané es de la fesse de sujets non hypertendus, hypertendus ou atteints d'IRC.En combinant les donné es de cette é tude avec celles de la premiè re é tude, nous avons trouvé un miARN commun, miR-145-3p, qui é tait diminué dans les souris infusé es avec l'Ang II pendant 7 jours et les patients avec IRC.Cependant, il reste à pré ciser si miR-145-3p agit sur les dommages vasculaires dans le modè le d'hypertension induit par l'Ang II et dans l'IRC.Dans la troisiè me é tude, nous avons profilé les miARN circulant dans le plasma de la cohorte de sujets de l'étude précédente.Nous avons identifié 4 miARN exprimé s diffé rentiellement, let-7g-5p, miR-26a-5p, miR-191-5p et let-7b-5p.let-7g-5p é tait corré lé avec le taux de filtration glomé rulaire estimé .Nous avons é galement trouvé une corré lation entre let-7g-5p et les gè nes exprimé s de faç on diffé rentielle dans les petites artè res de patients avec IRC.En ré sumé , miR-431-5p et sa cible Ehf pourraient agir comme des ré gulateurs maî tres des dommages vasculaires dans l'hypertension.miR-431-5p a le potentiel de servir comme cible thé rapeutique pour contrer les dommages vasculaires et l'hypertension.miR-145-3p pourrait jouer un rôle dans le dé veloppement des dommages vasculaires induits par l'Ang II et l'IRC.Let-7g-5p a un potentiel clinique pour servir comme biomarqueur des dommages vasculaires dans l'IRC.xv

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
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