Systems biology and machine learning approaches identify drug targets in diabetic nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic nephropathy (DN), the leading cause of end-stage renal disease, has become a massive global health burden. Despite considerable efforts, the underlying mechanisms have not yet been comprehensively understood. In this study, a systematic approach was utilized to identify the microRNA signature in DN and to introduce novel drug targets (DTs) in DN. Using microarray profiling followed by qPCR confirmation, 13 and 6 differentially expressed (DE) microRNAs were identified in the kidney cortex and medulla, respectively. The microRNA-target interaction networks for each anatomical compartment were constructed and central nodes were identified. Moreover, enrichment analysis was performed to identify key signaling pathways. To develop a strategy for DT prediction, the human proteome was annotated with 65 biochemical characteristics and 23 network topology parameters. Furthermore, all proteins targeted by at least one FDA-approved drug were identified. Next, mGMDH-AFS, a high-performance machine learning algorithm capable of tolerating massive imbalanced size of the classes, was developed to classify DT and non-DT proteins. The sensitivity, specificity, accuracy, and precision of the proposed method were 90%, 86%, 88%, and 89%, respectively. Moreover, it significantly outperformed the state-of-the-art (P-value ≤ 0.05) and showed very good diagnostic accuracy and high agreement between predicted and observed class labels. The cortex and medulla networks were then analyzed with this validated machine to identify potential DTs. Among the high-rank DT candidates are Egfr, Prkce, clic5, Kit, and Agtr1a which is a current well-known target in DN. In conclusion, a combination of experimental and computational approaches was exploited to provide a holistic insight into the disorder for introducing novel therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».