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Im Rahmen dieser Arbeit werden die Nebenläufigkeit, Konsistenz und Latenz in asynchronen
Interaktiven Echtzeitsystemen durch die Techniken des Profilings und des Model
Checkings untersucht. Zu Beginn wird erläutert, warum das asynchrone Modell das vielversprechendste
für die Nebenläufigkeit in einem Interaktiven Echtzeitsystem ist. Hierzu
wird ein Vergleich zu anderen Modellen gezogen. Darüber hinaus wird ein detaillierter
Vergleich von Synchronisationstechnologien, welche die Grundlage für Konsistenz
schaffen, durchgeführt. Auf der Grundlage dieser beiden Vergleiche und der Betrachtung
anderer Systeme wird ein Synchronisationskonzept entwickelt.
Auf dieser Basis wird die Nebenläufigkeit, Konsistenz und Latenz mit zwei Verfahren
untersucht. Die erste Technik ist das Profiling, wobei einige neue Darstellungsformen von
gemessenen Daten entwickelt werden. Diese neu entwickelten Darstellungsformen werden
in der Implementierung eines Profilers verwendet. Als zweite Technik wird das Model
Checking analysiert, welches bisher noch nicht im Kontext von Interaktiven Echtzeitsystemen
verwendet wurde. Model Checking dient dazu, die Verhaltensweise eines Interaktiven
Echtzeitsystems vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden mit den Messungen aus
dem Profiler verglichen.
Background
Renal cell carcinoma (RCC) is marked by high mortality rate. To date, no robust risk stratification by clinical or molecular prognosticators of cancer-specific survival (CSS) has been established for early stages. Transcriptional profiling of small non-coding RNA gene products (miRNAs) seems promising for prognostic stratification. The expression of miR-21 and miR-126 was analysed in a large cohort of RCC patients; a combined risk score (CRS)-model was constructed based on expression levels of both miRNAs.
Methods
Expression of miR-21 and miR-126 was evaluated by qRT-PCR in tumour and adjacent non-neoplastic tissue in n = 139 clear cell RCC patients. Relation of miR-21 and miR-126 expression with various clinical parameters was assessed. Parameters were analysed by uni- and multivariate COX regression. A factor derived from the z-score resulting from the COX model was determined for both miRs separately and a combined risk score (CRS) was calculated multiplying the relative expression of miR-21 and miR-126 by this factor. The best fitting COX model was selected by relative goodness-of-fit with the Akaike information criterion (AIC).
Results
RCC with and without miR-21 up- and miR-126 downregulation differed significantly in synchronous metastatic status and CSS. Upregulation of miR-21 and downregulation of miR-126 were independently prognostic. A combined risk score (CRS) based on the expression of both miRs showed high sensitivity and specificity in predicting CSS and prediction was independent from any other clinico-pathological parameter. Association of CRS with CSS was successfully validated in a testing cohort containing patients with high and low risk for progressive disease.
Conclusions
A combined expression level of miR-21 and miR-126 accurately predicted CSS in two independent RCC cohorts and seems feasible for clinical application in assessing prognosis.