Circulating and tissue matricellular RNA and protein expression in calcific aortic valve disease
Notice bibliographique
Résumé
Aortic valve sclerosis is a highly prevalent, poorly characterized asymptomatic manifestation of calcific aortic valve disease and may represent a therapeutic target for disease mitigation. Human aortic valve cusps and blood were obtained from 333 patients undergoing cardiac surgery ( n = 236 for severe aortic stenosis, n = 35 for asymptomatic aortic valve sclerosis, n = 62 for no valvular disease), and a multiplex assay was used to evaluate protein expression across the spectrum of calcific aortic valve disease. A subset of six valvular tissue samples ( n = 3 for asymptomatic aortic valve sclerosis, n = 3 for severe aortic stenosis) was used to create RNA sequencing profiles, which were subsequently organized into clinically relevant gene modules. RNA sequencing identified 182 protein-encoding, differentially expressed genes in aortic valve sclerosis vs. aortic stenosis; 85% and 89% of expressed genes overlapped in aortic stenosis and aortic valve sclerosis, respectively, which decreased to 55% and 84% when we targeted highly expressed genes. Bioinformatic analyses identified six differentially expressed genes encoding key extracellular matrix regulators: TBHS2, SPARC, COL1A2, COL1A1, SPP1, and CTGF. Differential expression of key circulating biomarkers of extracellular matrix reorganization was observed in control vs. aortic valve sclerosis (osteopontin), control vs. aortic stenosis (osteoprotegerin), and aortic valve sclerosis vs. aortic stenosis groups (MMP-2), which corresponded to valvular mRNA expression. We demonstrate distinct mRNA and protein expression underlying aortic valve sclerosis and aortic stenosis. We anticipate that extracellular matrix regulators can serve as circulating biomarkers of early calcific aortic valve disease and as novel targets for early disease mitigation, pending prospective clinical investigations.
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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 ».