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Enregistrement W1500106289 · doi:10.1186/1710-1492-10-s2-a58

Transcriptional networks in whole blood of asthmatics

2014· article· en· W1500106289 sur OpenAlexaffvenue
Young Woong Kim, Amrit Singh, Casey P. Shannon, Gail M. Gauvreau, Scott J. Tebbutt

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityPrevention of Organ FailureSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeImmunologyWhole bloodAsthmaDiseaseBiologyAllergenGeneSystems biologyComputational biologyGene expressionMedicineAllergyGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allergen inhalation challenge causes significant changes in the blood transcriptomes of mild atopic asthmatic individuals [ 1 ]. Systems biology approaches have been used to identify transcriptional networks that reflect underlying disease processes. Such networks provide insights into the correlation patterns among genes and may identify specific molecular processes associated with asthmatic responses. Transcriptional networks can be identified using blood expression data and are associated with allergen-induced asthmatic responses. 14 participants (8 early responders and 6 dual responders) with mild, atopic asthma underwent a cat allergen inhalation challenge as part of the AllerGen Clinical Investigator Collaborative. The subjects’ whole blood samples were collected immediately prior to allergen challenge (pre-challenge) and 2 hours after the challenge (post-challenge). Whole blood transcriptional profiling was performed using Affymetrix GeneChip Human Gene 1.0 ST Arrays. The correlation networks (modules) were identified using weighted gene correlation network analysis (WGCNA) [ 2 ]. Pathway analysis was performed using GeneGo. 21,727 mRNA transcripts were profiled across 28 samples (14 pre and 14 post). Highly expressed mRNA transcripts (10,044, mean expression > log (base2) 6) were retained for WGCNA. WGCNA identified nine modules many of which were associated with various immune cell-types. A gene module consisting of 384 genes was significantly (p=0.0008) associated with the late phase asthmatic response and also significantly (p=1e-07) correlated with the compositional abundance of T cells. Pathways analysis of these genes indicated T cell receptor signaling pathway, TCR and CD28 co-stimulation in activation of NF-kβ and ICOS pathway in T-helper cells as the top significant pathways (FDR=10%). Transcriptional networks can be identified using whole blood expression data. Many transcriptional networks were associated with various cell-types frequencies, which may indicate the role of cell-specific gene expression in the development of asthmatic responses. Validation of these transcriptional networks will be performed using a larger asthma blood expression dataset.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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