Microarray applications in nephrology with special focus on transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The increase in progressive kidney disease, rising numbers of patients with end-stage renal disease, organ shortages for kidney transplants and poor long-term graft survival rates underline the need for better strategies to diagnose, prevent and treat renal disease. Histological analysis, based on renal biopsies and readings of morphology, has limitations as key information for the management of the individual patient, and complementary technologies are needed. The sequencing of the human genome has provided the platform for applied molecular phenotyping. Microarray technology has become a routine method for robust high-throughput measurements of genome-wide transcriptome levels. This review will give examples of transcriptome profiling in nephrology and focus on lessons learned from studies in kidney transplantation. Molecular profiling detects changes not seen by morphology or captured by clinical markers. Gene expression signatures provide quantitative measurements of inflammatory burden and immune activation or metabolism, and reflect coordinated changes in pathways associated with injury and repair. Transcriptome profiling has the potential to improve our understanding of disease mechanisms, may provide tools to reclassify disease entities and be potentially helpful in individualizing therapies and predicting outcomes. However, description of transcriptome patterns is not an end in itself. The identification of predictive gene sets and the application to an individualized patient management requires integration of clinical and pathology-based variables as well as more objective reference markers and hard end points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».