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Enregistrement W2095222532 · doi:10.1097/ccm.0b013e3181659333

Differential gene profiling in acute lung injury identifies injury-specific gene expression*

2008· article· en· W2095222532 sur OpenAlexaff
Claúdia C. dos Santos, Daisuke Okutani, Pingzhao Hu, Bing Han, Ettore Crimi, Xiaolin He, Shaf Keshavjee, Celia M.T. Greenwood, Author S. Slutsky, Haibo Zhang, Mingyao Liu

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGene expression profilingGeneGene expressionLungPathologyInternal medicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Acute lung injury can result from distinct insults, such as sepsis, ischemia-reperfusion, and ventilator-induced lung injury. Physiologic and morphologic manifestations of disparate forms of injury are often indistinguishable. We sought to demonstrate that acute lung injury resulting from distinct insults may lead to different gene expression profiles. DESIGN: Microarray analysis was used to examine early molecular events in lungs from three rat models of acute lung injury: lipopolysaccharide, hemorrhage shock/resuscitation, and high-volume ventilation. SETTING: University laboratory. SUBJECTS: Male Sprague-Dawley rats (body weight, 300-350 g). INTERVENTIONS: Rats were subjected to hemorrhagic shock or lipopolysaccharide followed by resuscitation or were subjected to sham operation. First hit was followed by ventilation with either low (6 mL/kg) or high (12 mL/kg) tidal volume for 4 hrs. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Physiologic and morphologic variables were assessed. Total RNA was hybridized to Affymetrix chips. Bioconductor was used to identify significantly altered genes. Functional enrichment predictions were performed in Gene Ontology Tree Machine. Confirmation studies included real-time polymerase chain reaction, Western blots, and immunohistochemistry. Physiologic and morphologic variables were noncontributory in determining the cause of acute lung injury. In contrast, molecular analysis revealed unique gene expression patterns that characterized exposure to lipopolysaccharide and high-volume ventilation. We used hypergeometric probability to demonstrate that specific functional enrichment groups were regulated by biochemical vs. biophysical factors. Genes stimulated by lipopolysaccharide were involved in metabolism, defense response, immune cell proliferation, differentiation and migration, and cell death. In contrast, high-volume ventilation led to the regulation of genes involved primarily in organogenesis, morphogenesis, cell cycle, proliferation, and differentiation. CONCLUSIONS: These results demonstrate the application of functional genomics to the molecular "fingerprinting" of acute lung injury and the potential for decoupling biophysical from biochemical injury.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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