Unsupervised Placental Gene Expression Profiling Identifies Clinically Relevant Subclasses of Human Preeclampsia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia (PE) is a complex, hypertensive disorder of pregnancy, demonstrating considerable variability in maternal symptoms and fetal outcomes. Unfortunately, prior research has not accounted for this variability, resulting in a lack of robust biomarkers and effective treatments for PE. Here, we created a large (N=330) clinically relevant human placental microarray data set, consisting of 7 previously published studies and 157 highly annotated new samples from a single BioBank. Applying unsupervised clustering to this combined data set identified 3 clinically significant probable etiologies of PE: "maternal", with healthy placentas and term deliveries; "canonical", exhibiting expected clinical, ontological, and histopathologic features of PE; and "immunologic" with severe fetal growth restriction and evidence of maternal antifetal rejection. Moreover, these groups could be distinguished using a small quantitative polymerase chain reaction panel and demonstrated varying influence of maternal factors on PE development. An additional subclass of PE placentas was also revealed to form because of chromosomal abnormalities in these samples, supported by array-based comparative genomic hybridization analysis. Overall, our findings represent a new paradigm in our understanding of the origins and maternal-placental contributions to the pathology of PE. The study of PE represents a unique opportunity to access human tissue associated with a complex hypertensive disorder, and our novel approach could be applied to other hypertensive and heterogeneous human diseases.
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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 découle