Effects of Sample Timing and Treatment on Gene Expression in Early Acute Renal Allograft Rejection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have shown that genomic biomarkers in peripheral blood provide evidence of early graft rejection and may offer an important option for posttransplant monitoring, and we are working to improve this signature to maximize assay performance. METHODS: This clinical refinement study (n=79) used gene expression profiling in a case-control design to compare whole blood samples between normal subjects (n=20) and patients with (n=20) or without (n=39) biopsy-confirmed acute rejection (BCAR). RESULTS: Gene expression in peripheral blood from subjects with BCAR before treatment differed significantly from that of normal subjects and transplant recipients without BCAR. Hierarchical clustering and principal component analysis showed that samples obtained 1 to 5 days after the start of treatment of BCAR were segregated across both groups before treatment or without BCAR and that this was closely related to the time lag between treatment and sampling. Genes differentially expressed during BCAR included FKSG49, LMAN2, NFYC, LIMK2, JUNB, NASP, MALAT1, ITGAX, HLA-J, FKBP1A, and RBMS1, and gene ontology analysis highlighted changes in networks related to cytoskeletal reorganization, apoptosis, and immune signaling, whereas after treatment change highlighted pathways of cellular metabolism, cell-cycle regulation, DNA damage, and apoptosis. CONCLUSION: Gene expression in the peripheral blood is associated with BCAR, and the pattern of expression changes rapidly after treatment. This may offer a potential tool for diagnosis of rejection and immunologic monitoring of response to treatment, which is now being evaluated in a large multicenter international study.
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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 ».