Defining cell-type specificity at the transcriptional level in human disease
Notice bibliographique
Résumé
Cell-lineage-specific transcripts are essential for differentiated tissue function, implicated in hereditary organ failure, and mediate acquired chronic diseases. However, experimental identification of cell-lineage-specific genes in a genome-scale manner is infeasible for most solid human tissues. We developed the first genome-scale method to identify genes with cell-lineage-specific expression, even in lineages not separable by experimental microdissection. Our machine-learning-based approach leverages high-throughput data from tissue homogenates in a novel iterative statistical framework. We applied this method to chronic kidney disease and identified transcripts specific to podocytes, key cells in the glomerular filter responsible for hereditary and most acquired glomerular kidney disease. In a systematic evaluation of our predictions by immunohistochemistry, our in silico approach was significantly more accurate (65% accuracy in human) than predictions based on direct measurement of in vivo fluorescence-tagged murine podocytes (23%). Our method identified genes implicated as causal in hereditary glomerular disease and involved in molecular pathways of acquired and chronic renal diseases. Furthermore, based on expression analysis of human kidney disease biopsies, we demonstrated that expression of the podocyte genes identified by our approach is significantly related to the degree of renal impairment in patients. Our approach is broadly applicable to define lineage specificity in both cell physiology and human disease contexts. We provide a user-friendly website that enables researchers to apply this method to any cell-lineage or tissue of interest. Identified cell-lineage-specific transcripts are expected to play essential tissue-specific roles in organogenesis and disease and can provide starting points for the development of organ-specific diagnostics and therapies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».