Review: The transcripts associated with organ allograft rejection
Notice bibliographique
Résumé
The molecular mechanisms operating in human organ transplant rejection are best inferred from the mRNAs expressed in biopsies because the corresponding proteins often have low expression and short half-lives, while small non-coding RNAs lack specificity. Associations should be characterized in a population that rigorously identifies T cell-mediated (TCMR) and antibody-mediated rejection (ABMR). This is best achieved in kidney transplant biopsies, but the results are generalizable to heart, lung, or liver transplants. Associations can be universal (all rejection), TCMR-selective, or ABMR-selective, with universal being strongest and ABMR-selective weakest. Top universal transcripts are IFNG-inducible (eg, CXCL11 IDO1, WARS) or shared by effector T cells (ETCs) and NK cells (eg, KLRD1, CCL4). TCMR-selective transcripts are expressed in activated ETCs (eg, CTLA4, IFNG), activated (eg, ADAMDEC1), or IFNG-induced macrophages (eg, ANKRD22). ABMR-selective transcripts are expressed in NK cells (eg, FGFBP2, GNLY) and endothelial cells (eg, ROBO4, DARC). Transcript associations are highly reproducible between biopsy sets when the same rejection definitions, case mix, algorithm, and technology are applied, but exact ranks will vary. Previously published rejection-associated transcripts resemble universal and TCMR-selective transcripts due to incomplete representation of ABMR. Rejection-associated transcripts are never completely rejection-specific because they are shared with the stereotyped response-to-injury and innate immunity.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».