Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM091613
035-os BibID:	(WoS)000632094300001 (Scopus)85101520969
Első szerző:	Márton Éva (biológus)
Cím:	Comparative Analysis of Cell-Free miR-205-5p, let-7f-5p, and miR-483-5p Expression in Ovarian Cell Cultures and Plasma Samples of Patients with Ovarian Cancer / Éva Márton, Alexandra Varga, Beáta Soltész, András Penyige, János Lukács, Róbert Póka, Bálint Nagy, Melinda Szilágyi
Dátum:	2021
Megjegyzések:	The term liquid biopsy reveals a non-invasive diagnostic method that might be based on the quantification of cell-free microRNAs in body fluids. However, the identification of candidates for liquid biopsy is challenging. Our aim was to compare the cell-free expression of miR-483-5p, miR-205-5p, and let-7f-5p in ovarian cell cultures and plasma samples of patients with ovarian cancer. Both the intracellular and cell-free expression of miR-205-5p and let-7f-5p proved to be higher in the Estrogen Receptor ? (ER?) expressing PEO1 cell-line than in the estrogen non-sensitive A2780. Moreover, the expression of let-7f-5p was up-regulated in response to estradiol exposure that was diminished after the addition of an ER? selective antagonist. MiR-483-5p had lower intracellular and cell-free expression in PEO1. All these miRNAs had detectable expression level in plasma samples, among which miR-205-5p proved to be overexpressed in the plasma samples of patients with ovarian tumors compared to healthy controls and possessed an acceptable diagnostic potential with ROC-AUC 0.683 (95% CI 0.57?0.795). Functional annotation clustering of the target genes of miR-205-5p revealed several clusters involved in cancer development. We suggest that miR-205-5p might be a promising biomarker candidate in ovarian cancer that should be further analyzed in larger sample size.
Tárgyszavak:	Orvostudományok Elméleti orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk microRNA ovarian cancer liquid biopsy
Megjelenés:	Applied Sciences-Basel. - 11 : 4 (2021), p. 1-10. -
További szerzők:	Beke-Varga Alexandra Edit (1994-) (molekuláris biológus) Soltész Beáta (1987-) (molekuláris biológus) Penyige András (1954-) (molekuláris genetikus) Lukács János (1975-) (szülész-nőgyógyász, genetikus) Póka Róbert (1960-) (szülész-nőgyógyász, klinikai onkológus) Nagy Bálint (1956-) (molekuláris genetikus) Szilágyi Melinda (1984-) (biológus)
Pályázati támogatás:	ÚNKP-20-3 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM090548
035-os BibID:	(Scopus)85099826325 (WOS)000610904200001 (cikkazonosító)819
Első szerző:	Pös, Ondrej (biológus)
Cím:	Copy Number Variation : methods and Clinical Applications / Ondrej Pös, Jan Radvanszky, Jakub Styk, Zuzana Pös, Gergely Buglyó, Michal Kajsik, Jaroslav Budis, Bálint Nagy, Tomas Szemes
Dátum:	2021
ISSN:	2076-3417
Megjegyzések:	Gains and losses of large segments of genomic DNA, known as copy number variants (CNVs) gained considerable interest in clinical diagnostics lately, as particular forms may lead to inherited genetic diseases. In recent decades, researchers developed a wide variety of cytogenetic and molecular methods with different detection capabilities to detect clinically relevant CNVs. In this review, we summarize methodological progress from conventional approaches to current state of the art techniques capable of detecting CNVs from a few bases up to several megabases. Although the recent rapid progress of sequencing methods has enabled precise detection of CNVs, determining their functional effect on cellular and whole-body physiology remains a challenge. Here, we provide a comprehensive list of databases and bioinformatics tools that may serve as useful assets for researchers, laboratory diagnosticians, and clinical geneticists facing the challenge of CNV detection and interpretation.
Tárgyszavak:	Orvostudományok Elméleti orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk copy number variants CNV detection CNV interpretation bioinformatics tools molecular methods
Megjelenés:	Applied Sciences-Basel. - 11 : 2 (2021), p. 1-16. -
További szerzők:	Radvanszky, Jan Styk, Jakub Pös, Zuzana Buglyó Gergely (1980-) (genetikus) Kajsik, Michal Budis, Jaroslav Nagy Bálint (1956-) (molekuláris genetikus) Szemes, Tomas (1980-) (biológus)
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: