Peripheral Blood Leukocyte Gene Expression Patterns and Metabolic Parameters in Habitually Snoring and Non-Snoring Children with Normal Polysomnographic Findings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children who snore but do not have gas exchange abnormalities or alterations of sleep architecture have primary snoring (PS). Since increasing evidence suggest that PS may be associated with morbidity, we hypothesized that assessing genome-wide gene expression in peripheral blood leukocytes (PBL) will identify a distinct signature in PS children. METHODS: Children (aged 4-9 years) with and without habitual snoring and a normal PSG were designated as either PS or controls. Whole genome expression profiles of PBL and metabolic parameters in 30 children with PS and 30 age-, gender-, ethnicity-, and BMI-matched controls were compared. Pathway-focused gene network analysis of the PBL transcriptome was performed. Metabolic parameters were measured in an independent follow-up cohort of 98 children (64 PS and 34 controls) to evaluate the computationally derived findings. RESULTS: PS was not associated with a distinct transcriptional signature in PBL. Exploratory functional network analysis of enriched gene sets identified a number of putative pathways-including those mapping to insulin signaling, adipocyte differentiation, and obesity-with significant alterations in glucose metabolism and insulin sensitivity emerging in the follow-up cohort of children with PS, but no differences in lipid profiles. CONCLUSIONS: PS children do not exhibit global perturbations in their PBL transcriptional response, suggesting that current normative PSG criteria are overall valid. However, subtle differences in functionally coherent pathways involved in glycemic homeostasis were detected and confirmed in a larger independent pediatric cohort indicating that PS may carry increased risk for end-organ morbidity in susceptible children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».