RNA expression profiling of nonhuman primate renal allograft rejection identifies tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Tolerance induction to prevent allograft rejection is a long-standing clinical goal. However, convincing and dependable tolerance identification remains elusive. Hypothesizing that intragraft RNA expression is informative in both rejection and tolerance, we profile intrarenal allograft RNA expression in a mixed chimerism renal allograft model of cynomolgus monkeys and identify biologically significant tolerance. Analysis of 67 genes identified 3 dominant factors, each with a different pattern of gene expressions, relating to T cell-mediated rejection (TCMR), chronic antibody-mediated rejection (CAMR), or Tolerance. Clustering these 3 factors created 9 groups. One of the 9 clustered groups, the Tolerance cluster, showed the lowest probability of terminal rejection, the longest duration of allograft survival, and the lowest relative risk of terminal rejection. The Tolerance factor consists of a novel set of gene expressions including cytokine and immunoregulatory genes adding mechanistic insights into tolerance. The Tolerance factor could not be identified within current pathologic diagnostic categories. The TCMR and CAMR factors are dominant to the Tolerance factor, causing rejection even if the Tolerance factor is present. These 3 factors determine the probability of terminal rejection or tolerance. This novel a posteriori approach permits identification of pathways of rejection, including tolerance.
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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 | 0,000 | 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 ».