Gene Expression Profiles for the Identification of Prevalent Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background Diagnosis of atrial fibrillation ( AF ) can be difficult, requiring cumbersome investigations. We aimed to determine the association of established whole‐blood gene expression scores with prevalent AF and to evaluate their performance for the identification of AF in a SIRS (Steroids in Cardiac Surgery) trial cohort. Methods and Results Whole‐blood, transcriptome‐wide gene expression profiling was performed using the Illumina Human HT ‐12 Expression BeadChip in 416 participants (65% men) before surgery, including 91 with a diagnosis of AF . An AF gene score ( GS ) calculated from 7 genes reported to be upregulated in AF and a validated GS for biological age based on 1254 genes related to aging were both independently associated with AF diagnosis before surgery in multivariate logistic regression analyses adjusting for known risk factors ( P =0.0006 and P =0.003). Addition of AF and biological age GSs to clinical risk factors led to significant improvement in area under the receiver operating characteristic curve (from 0.77 to 0.80; P =0.03), continuous net reclassification improvement index ( P <0.0001), and integrated discrimination improvement index ( P =0.0002). When stratifying AF by subtype, AF GS was mainly associated with paroxysmal AF ( P =0.003), whereas the biological age GS was mainly associated with permanent AF ( P =0.017). Conclusions We validated the existence of a blood gene expression signature for prevalent AF and showed that biological age derived from gene expression is significantly associated with prevalent AF . These findings suggest a potential utility of blood gene expression for the identification of patients with AF , particularly paroxysmal AF . This result could have implications for the prevention and management of cryptogenic stroke. Clinical Trial Registration URL : http://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT 00427388.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».