A3978 miR-338–3p down-regulation was identified in small arteries of hypertensive patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Hypertension (HTN) and chronic kidney disease (CKD) are global health disorders that are epidemiologically associated. Vascular injury is an early manifestation in HTN and contributes to CKD. It is characterized by vascular dysfunction and remodeling and gene expression changes. MicroRNAs (miRs) are important non-coding RNA gene expression regulators, but their implication in vascular injury remains unclear. We aimed to identify differentially expressed (DE) miRs in small arteries of HTN and CKD human subjects to get insight into pathophysiological molecular mechanisms in these conditions. Methods: Normotensive, HTN (systolic blood pressure (BP) >135 mmHg or diastolic BP of 85–115 mmHg with BpTRU) and CKD subjects (estimated glomerular filtration rate < 60 mL/min/m2) (n = 15–16) were studied. Small arteries were isolated from subcutaneous gluteal biopsies and RNA extracted for small and total RNA sequencing using Illumina HiSeq-2500. EdgeR was used for differential expression analysis, TargetScan to predict DE miR targets in the DE mRNAs and reverse transcription-quantitative PCR (RT-qPCR) to confirm RNA differential expression and find vascular cells expressing these RNAs. Results: DE miRs were identified (P < 0.05) uniquely associated with HTN (3↑ and 6↓) and CKD (42↑ and 39↓) and in both groups (2↑). Correlation between RNA-sequencing and RT-qPCR data was demonstrated for 3 miRs (of 14 tested) including the down-regulated miR-338–3p uniquely associated with CKD (r = 0.91, P < 10–16). ACER2, CCL14 and GPX3 were predicted targets for this miR. miR-338–3p and its predicted targets were found to be expressed in endothelial cells. Conclusion: miR-338–3p down-regulation was found in small arteries uniquely associated with CKD.
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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) | 0,002 | 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 ».