Gene expression using microarrays in transplant recipients at risk of EBV lymphoproliferation after organ transplantation: Preliminary proof‐of‐concept
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized that aspects of the virus-host interaction could be measured to help predict progression to EBV-PTLD. We examined the spectrum of host genes differentially expressed and any relevant clustering in children at risk of EBV lymphoproliferation after organ transplantation. We compared the genes expressed among patients with different levels of viral loads. Gene expression was measured by microarray analysis of RNA from CD19+ B lymphocytes using the Human Genome U133 Plus 2.0 GeneChip. Among 27 samples from 26 transplant recipients, the viral load categories were: low or undetectable loads (LU), n = 14; high or intermediate loads (HI), n = 13. There were seven healthy EBV-seropositive (P) and -seronegative controls (N). Median time of post-transplantation was 0.5 yr (range 0.1-3.8). We identified 24-54 differentially expressed genes in each of four comparisons of HI vs. P, LU vs. P, HI vs. LU, and P vs. N. We identified patterns of 563 gene expressions, creating five clusters aligned with levels of viral load. PTLD occurred in four of five clusters. In summary, we demonstrated varying degrees of alignment between levels of VL and gene clusters. Analyses for differential expression of genes showed genes that could be implicated in the pathogenesis of EBV-PTLD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».