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Enregistrement W2905035862 · doi:10.1161/hyp.72.suppl_1.p120

Abstract P120: Mir-338-3p is Down-regulated in Subcutaneous Small Arteries of Hypertensive Patients With Chronic Kidney Disease

2018· article· en· W2905035862 sur OpenAlexaff
Nada Mahjoub

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Thrombus and Embolism
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAKidney diseaseMedicineBlood pressureMessenger RNAInternal medicineRNAKidneyNon-coding RNAEndocrinologyBioinformaticsBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypertension (HTN) and chronic kidney disease (CKD) are among the most prevalent global health conditions that cause millions of deaths per year. They are associated with vascular damage characterized by vascular remodeling, stiffening and endothelial dysfunction. miRNAs (miRs) are a class of small non-coding RNA that regulate gene expression by binding to their target messenger RNAs (mRNAs), thereby leading to mRNA degradation or translational repression. 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 gather insight into pathophysiological molecular mechanisms in these conditions. Methods and Results: Normotensive, HTN [systolic blood pressure (BP) >135 mmHg or diastolic BP of 85-115 mmHg with BpTRU] and CKD subjects (eGFR<60mL/min/m 2 ) (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 identified DE miRs ( P <0.05) uniquely associated with HTN (3 up and 6 down) or CKD (42 up and 39 down) or with both groups (2 down). Reverse transcription-quantitative PCR (RT-qPCR) was used to confirm miRNA differential expression. Correlation between RNA sequencing and RT-qPCR data was demonstrated for 3 miRs from 14 tested: mir-146a-5p (r=0.56, P <10 -4 ), miR-338-3p (r=0.91, P <10 -16 ) and mir-374a-3p (r=0.57, P <10 -4 ). The best correlated DE miRNA, miR-338-3p was down-regulated by 76% ( P <10 -4 ) and uniquely associated with CKD. TargetScan predicted that the up-regulated mRNA encoding glutathione peroxidase 3 ( GPX3 , 1.57 fold, P <0.001) to be a miR-338-3p target. Both miR-338-3p and GPX3 were found to be highly expressed in human aortic endothelial cells (HAECs) by RT-qPCR. Target prediction was validated by showing using RT-qPCR that GPX3 expression was up-regulated 1.73±0.28 fold in HAECs transfected with anti-miR-338-3p ( P <0.05). Conclusion: miR-338-3p down-regulation was found in small arteries, uniquely associated with CKD. GPX3 , which may be important for preservation of endothelial function, is a miR-338-3p potential target. miR-338-3p and associated target may play a role in vascular remodeling in CKD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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