Donor Graft MicroRNAs: A Newly Identified Player in the Development of New-onset Diabetes After Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
New-onset diabetes after liver transplantation (NODALT) is a frequent complication with an unfavorable outcome. We previously demonstrated a crucial link between donor graft genetics and the risk of NODALT. We selected 15 matched pairs of NODALT and non-NODALT liver recipients using propensity score matching analysis. The donor liver tissues were tested for the expression of 10 microRNAs (miRNAs) regulating human hepatic glucose homeostasis. The biological functions of potential target genes were predicted using gene ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analysis. Both miR-103 and miR-181a were significantly highly expressed in the NODALT group as compared to the non-NODALT group. The predicted target genes (e.g. Irs2, Pik3r1, Akt2, and Gsk3b) were involved in glucose import and the insulin signaling pathway. We also observed dysregulation of miRNAs (e.g. let-7, miR-26b, miR-145, and miR-183) in cultured human hepatocytes treated with tacrolimus or high glucose, the two independent risk factors of NODALT identified in this cohort. The hepatic miRNA profiles altered by tacrolimus or hyperglycemia were associated with insulin resistance and glucose homeostatic imbalance as revealed by enrichment analysis. The disease susceptibility miRNA expressive pattern could be imported directly from the donor and consolidated by the transplant factors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».