Diagnostic Utility of Different Blood Components in Gene Expression Analysis of Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Most gene expression studies of sepsis have used either whole blood or specific leukocyte fractions as source tissues for RNA. Data regarding the relative utility of these different tissue sources are lacking. OBJECTIVES: To evaluate the utility of different source tissues in studying gene expression in sepsis. METHODS: We undertook a systematic analysis of sepsis gene expression studies, including both adult and pediatric cohorts. We used clustering methods to partition samples according to gene expression levels, and compared expression cluster labels to clinical diagnoses. We also quantified the strength of cluster formation based on expression data from different tissue sources using average silhouette widths as a measure of cluster cohesiveness. RESULTS: We included 22 separate expression datasets. Whole blood was used as the source tissue in 15 studies, while leukocyte isolates were used in seven studies. Whole blood samples yielded greater specificity for the diagnosis of sepsis than data from leukocyte isolates (94% vs 78%, P = 0.03). Whole blood-derived data also yielded more cohesive clusters (median silhouette widths 0.28 and 0.19 for whole blood and leukocyte isolates respectively, P < 0.01). CONCLUSION: Our results support the use of whole blood to derive gene expression data in sepsis studies investigating novel diagnostics and subtype discovery. This strategy has a number of practical advantages, and the resulting data also have potential utility in developing molecular classifications of sepsis syndromes.
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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) | 0,001 | 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 ».