Gene Expression Analysis in Inflamed and Non-inflamed Hemodialysis (HD) Patients Using a cDNA Microarray
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».