The Molecular Phenotype of Kidney Transplants
Notice bibliographique
Résumé
Microarray studies of kidney transplant biopsies provide an opportunity to define the molecular phenotype. To facilitate this process, we used experimental systems to annotate transcripts as members of pathogenesis-based transcript sets (PBTs) representing biological processes in injured or diseased tissue. Applying this annotation to microarray results revealed that changes in single molecules and PBTs reflected a large-scale coordinate disturbance, stereotyped across various diseases and injuries, without absolute specificity of individual molecules or PBTs for rejection. Nevertheless, expression of molecules and PBTs was quantitatively specific: IFNG effects for rejection; T cell and macrophage transcripts for T cell-mediated rejection; endothelial and NK transcripts for antibody-mediated rejection. Various diseases and injuries induced the same injury-repair response, undetectable by histopathology, involving epithelium, stroma and endothelium, with increased expression of developmental, cell cycle and apoptosis genes and decreased expression of differentiated epithelial features. Transcripts reflecting this injury-repair response were the best correlates of functional disturbance and risk of future graft loss. Late biopsies with atrophy-fibrosis, reflecting their cumulative burden of injury, displayed more transcripts for B cells, plasma cells and mast cells. Thus the molecular phenotype is best described in terms of three elements: specific diseases, including rejection; the injury-repair response and the cumulative burden of injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».