Refining Molecular Pathways Leading to Calcific Aortic Valve Stenosis by Studying Gene Expression Profile of Normal and Calcified Stenotic Human Aortic Valves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Calcific aortic valve stenosis (AS) is a major societal and economic burden that is rising after the current shift toward an older population. Understanding the pathobiology of AS is crucial to implementing better preventive and therapeutic options. Research conducted during the past decade clearly points to active molecular and cellular processes involved in disease pathogenesis. However, no genomic approaches were used to identify genes and pathways that are differentially regulated in aortic valves of patients with and without AS. METHODS AND RESULTS: A large-scale quantitative measurements of gene expression was performed on 5 normal and 5 AS valves using Affymetrix GeneChips. A total of 409 and 306 genes were significantly up- and downregulated in AS valves, respectively. The 2 most highly upregulated genes were matrix metalloproteinase 12 and chitinase 3-like 1. The upregulation of these 2 biologically relevant genes in AS was validated by real-time polymerase chain reaction in 38 aortic valves (12 normal and 26 AS). To provide a global biological validation of the whole-genome gene expression analysis, the microarray experiment was repeated in a second set of aortic valves with (n=5) or without (n=5) AS. There was an overrepresentation of small P values among genes claimed significant in the first microarray experiment. A total of 223 genes were replicated (P<0.05 and fold change >1.2), including matrix metalloproteinase 12 and chitinase 3-like 1. CONCLUSIONS: This study reveals many unrecognized genes potentially implicated in the pathogenesis of AS. These new genes were overlaid on known pathological pathways leading to AS to refine our molecular understanding of this disease.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».