Abstract MP44: A Novel And 2 Known Differentially Expressed MicroRNAs Were Identified In Peripheral Blood Mononuclear Cells Of Patients With Hypertension Associated With Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension (HTN) is associated with subclinical target organ damage including cardiac, vascular and kidney injury. The immune system plays a role in hypertension and target organ damage. Activation of T cells has been reported among peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of patients with HTN. MicroRNAs (miRNAs) are crucial post-transcriptional regulators of immune cells. Whether miRNAs play a role in the activation of immune cells in hypertension complicated by target organ damage in humans remains unknown. We aimed to address this question by identifying differentially expressed (DE) miRNAs and their mRNA targets in PBMCs of patients with hypertension complicated or not with metabolic syndrome (MetS) or chronic kidney disease (CKD). Methods: Normotensive subjects and patients with hypertension (HTN) associated or not with at least 2 other features of MetS or CKD were studied (n=15-16). PBMCs were isolated from blood, RNA extracted for small and total RNA sequencing (RNA-seq) using Illumina HiSeq-2500 and data were analyzed using a systems biology approach. MiRDeep2 was used for novel miRNAs prediction, miRNA annotation and counting. TargetScan 7.07 was used to predict DE miRNA targets with weighted context score percentile >50%. DE genes miRNAs and mRNAs were identified with fold change (FC) >1.5 and P <0.005. DE miRNAs with FC>2 and mean read count number (MRCM) >500, and with predicted targets with MRCM>300 were validated by reverse transcription-quantitative PCR (RT-qPCR). Results: DE miRNAs, mRNAs and non-coding RNAs were identified in HTN (22, 19 and 0), MetS (57, 401 and 11) and CKD (6, 26 and 2) compared to NTN. TargetScan predicted that 7 miRNAs target 3 mRNAs in NTN, 57 miRNAs target 55 mRNAs in MetS and 3 miRNAs target 2 mRNAs in CKD. DE miR-409-5p (FC: 0.54±0.10 vs 1.00±0.09, P <0.05), miR-411-5p (FC: 0.40±0.06, vs 1.00±0.11, P <0.001) and the novel miR-pl-86 (FC: 1.96±0.17 vs 1.00±0.15, P <0.05) in MetS vs NTN were validated by RT-qPCR. RNA-seq data were correlated with RT-qPCR for miR-409-5p (R 2 =0.40, P <2.4E-07, n=55), miR-411-5p (R 2 =0.55, P <1.1E-10, n=55), miR-pl-86 (R 2 =0.37, P <5.5E-07, n=56). Conclusion: This study showed that DE miR-409-5p, miR-411-5p and miR-pl-86 may play a role in HTN associated with MetS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».