Circulating and tissue matricellular RNA and protein expression in calcific aortic valve disease
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle