Comprehensive Analysis of Transcript Changes Associated With Allograft Rejection: Combining Universal and Selective Features
Notice bibliographique
Résumé
We annotated the top transcripts associated with kidney transplant rejection by p-value, either universal for all rejection or selective for T cell-mediated rejection (TCMR) or antibody-mediated rejection (ABMR; ClinicalTrials.gov NCT01299168). We used eight class-comparison algorithms to interrogate microarray results from 703 biopsies, 205 with rejection. The positive comparators were all rejection, TCMR, or ABMR; the negative comparators varied from normal biopsies to all nonrejecting biopsies, including other diseases. The universal algorithm, rejection versus all nonrejection, identified transcripts mainly inducible by interferon γ. Selectivity for ABMR or TCMR required the other rejection class as well as nonrejection biopsies in the comparator to avoid selecting universal transcripts. Direct comparison of ABMR versus TCMR yielded only transcripts related to TCMR, the stronger signal. Transcripts highly associated with rejection were never completely specific for rejection: Many were increased in biopsies without rejection, reflecting sharing between rejection and injury-induced innate immunity. Union of the top 200 transcripts from universal and selective algorithms yielded 454 transcripts that permitted unsupervised analysis of biopsies in principal component analysis: PC1 was rejection, and PC2 was separation of TCMR from ABMR. Appreciating rejection-associated molecular changes requires a diverse case mix, accurate histologic classification (including C4d-negative ABMR), and both selective and universal algorithms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».