Abstract P122: Plasma Circulating microRNAs as Potential Biomarkers in Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is a global health burden with a worldwide prevalence of 13.4% for stage 5 and 10.6% for stage 3-5. There is an epidemiological association between hypertension (HTN) and CKD. The prevalence of high blood pressure (BP) has been reported to be over 85% in stage 3 and over 90% in stage 4-5 CKD patients. Circulating cell-free small non-coding RNAs called microRNA (miRNA) have been shown to associate with different pathologies including cancer and cardiovascular disease, and accordingly possesses potential to serve as biomarkers with clinical application. We aimed to identify differentially expressed (DE) miRNAs that may be related to CKD. Methods and Results: Normotensive, HTN (systolic BP > 135 mmHg or diastolic BP of 85-115 mmHg with BPtru) and CKD (estimated glomerular filtration rate (eGFR) < 60mL/min/m 2 ) subjects (n=15-16 per group) were studied. Platelet-free plasma was isolated by a 2-step centrifugation (1000xg followed by 10,000xg) from 6 ml total blood. Plasma miRNAs were extracted using the QIAamp Circulating Nucleic Acid Kit. The quantity and quality of RNA were assessed using an Agilent 2100 Bioanalyzer. cDNA libraries were prepared using the TruSeq Small RNA Library Prep Kit, and sequenced with the HiSeq 2500 platform. FastQC was used for quality control. Sequences were mapped by STAR to the hg38 genome and annotated by miRDeep2. DE miRNAs were identified using EdgeR, which found 6 up-regulated and 3 down-regulated miRNAs uniquely associated with the HTN group, 2 up-regulated and 12 down-regulated miRNAs uniquely associated with the CKD group and 3 down-regulated miRNAs in both groups ( P <0.01 & q<0.1). Two down-regulated miRNAs in the HTN group, miR-26a-5p (r=-0.33, P <0.05) and miR-151a-5p (r=-0.33, P <0.05), were correlated with SBP. One up-regulated miRNA in CKD group, let-7g-5p (r=0.31, P <0.05), was correlated with eGFR. Conclusions and Perspectives: DE platelet-free plasma miRNAs were identified in HTN and CKD patients. Some miRNAs may have the potential to serve as biomarkers in 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».