Differentiating Heart Failure Phenotypes Using Sex-Specific Transcriptomic and Proteomic Biomarker Panels
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
AIMS: Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) accounts for 30-50% of patients with heart failure (HF). A major obstacle in HF management is the difficulty in differentiating between HFpEF and heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) using conventional clinical and laboratory investigations. The aim of this study is to develop robust transcriptomic and proteomic biomarker signatures that can differentiate HFpEF from HFrEF. METHODS AND RESULTS: A total of 210 HF patients were recruited in participating institutions from the Alberta HEART study. An expert clinical adjudicating panel differentiated between patients with HFpEF and HFrEF. The discovery cohort consisted of 61 patients, and the replication cohort consisted of 70 patients. Transcriptomic and proteomic data were analysed to find panels of differentiating HFpEF from HFrEF. In the discovery cohort, a 22-transcript panel was found to differentiate HFpEF from HFrEF in male patients with a cross-validation AUC of 0.74, as compared with 0.70 for N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) in those same patients. An ensemble of the transcript panel and NT-pro-BNP yielded a cross-validation AUC of 0.80. This performance improvement was also observed in the replication cohort. An ensemble of the transcriptomic panel with NT-proBNP produced a replication AUC of 0.90, as compared with 0.74 for NT-proBNP alone and 0.73 for the transcriptomic panel. CONCLUSIONS: We have identified a male-specific transcriptomic biomarker panel that can differentiate between HFpEF and HFrEF. These biosignatures could be further replicated on other patients and potentially be developed into a blood test for better management of HF patients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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