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Enregistrement W2108304538 · doi:10.1681/asn.2009060628

Molecular Mechanisms of Chronic Kidney Transplant Rejection via Large-Scale Proteogenomic Analysis of Tissue Biopsies

2010· article· en· W2108304538 sur OpenAlexaff
Aleksey Nakorchevsky, Johannes A. Hewel, Sunil M. Kurian, Tony S. Mondala, Daniel Campbell, Steve R. Head, Christopher L. Marsh, John R. Yates, Daniel R. Salomon

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésKidney diseaseMedicineKidney transplantationBiopsyKidneyInflammationPopulationFibrosisPathologyBioinformaticsImmunologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most common cause of kidney transplant failure is the poorly characterized histopathologic entity interstitial fibrosis and tubular atrophy (IFTA). There are no known unifying mechanisms, no effective therapy, and no proven preventive strategies. Possible mechanisms include chronic immune rejection, inflammation, drug toxicity, and chronic kidney injury from secondary factors. To gain further mechanistic insight, we conducted a large-scale proteogenomic study of kidney transplant biopsies with IFTA of varying severity. We acquired proteomic data using tandem mass spectrometry with subsequent quantification, analysis of differential protein expression, validation, and functional annotations to known molecular networks. We performed genome-wide expression profiling in parallel. More than 1400 proteins with unique expression profiles traced the progression from normal transplant biopsies to biopsies with mild to moderate and severe disease. Multiple sets of proteins were mapped to different functional pathways, many increasing with histologic severity, including immune responses, inflammatory cell activation, and apoptosis consistent with the chronic rejection hypothesis. Two examples include the extensive population of the alternative rather than the classical complement pathway, previously not appreciated for IFTA, and a comprehensive control network for the actin cytoskeleton and cell signaling of the acute-phase response. In summary, this proteomic effort using kidney tissue contributes mechanistic insight into several biologic processes associated with IFTA.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations79
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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