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Enregistrement W1972850852 · doi:10.1046/j.1492-7535.2003.01269.x

Gene Expression Analysis in Inflamed and Non-inflamed Hemodialysis (HD) Patients Using a cDNA Microarray

2003· article· en· W1972850852 sur OpenAlexvenueno aff
Roberto Pecoits‐Filho, Dan Hauzenberger, Peter Stenvinkel, Olof Heimbürger, A. Seeberger, Louise Nordfors, Bengt Lindholm

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene expressionGeneCytokineReceptorComplementary DNAMicroarrayInflammationMicroarray analysis techniquesMedicineImmunologyMolecular biologyMessenger RNABiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic inflammation is an independent predictor of mortality in HD patients, and a better understanding of its pathogenetic pathways and identification of targets for intervention are needed. The cDNA microarray technology has recently been used to profile gene expression, and examines simultaneously a broad variety of genes that could determine biological and pathogenetic processes. To investigate the gene expression profile in white blood cells of eight persistently inflamed (CRP > 10 mg/L for 12 months) HD patients compared to eight non-inflamed patients (CRP < 10 mg/L for 12 months), we designed a pilot study using a cytokine expression array (R&D Systems), including 398 different cloned cDNAs, printed as PCR products, on a positively charged nylon membrane. mRNA was extracted from leucocytes and pooled for each group, which were matched for age, gender, primary renal disease, and time on HD. Comparison of the signals from the two samples allowed identification of differentially expressed mRNA. A 10x increase in mRNA expression between the groups was defined as up-regulation. The results showed that 32 genes were up-regulated in the inflamed group compared to the non-inflamed group. Highly up-regulated genes belonged to the following groups: members of the TGF-β superfamily (5 genes), proteolytic enzymes (5), integrin (4), genes involved in nitric oxide metabolism (3), TNF superfamily (3), interleukin receptors (3), cell surface proteins (2), orphan receptors (2), neurothrophic factor (1), fibroblast growth factor family (1), cytokine receptor (1), cytokine (1), and chemokine (1). In conclusion, circulating lymphocytes of inflamed HD patients had markedly up-regulated expression of inflammation-related genes, providing a molecular fingerprint of gene function on the RNA level. These genes should be considered as candidates for genotype analysis or targets for intervention studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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