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Enregistrement W4207002297 · doi:10.1161/hyp.70.suppl_1.p159

Abstract P159: MicroRNA Profiling in Small Resistance Arteries of Hypertensive Patients With or Without Chronic Kidney Disease

2017· article· en· W4207002297 sur OpenAlexaff
Ku-Geng Huo, Júlio C Fraulob-Aquino, Chantal Richer, Asia Rehman, Marie Briet, Pierre Boutouyrie, Mark L. Lipman, Daniel Sinnett, Pierre Paradis, Ernesto L. Schiffrin

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseMedicinemicroRNABlood pressureInternal medicineRNA extractionRenal functionRNAGene expressionNon-coding RNAFold changePathologyGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypertension (HTN) and chronic kidney disease (CKD) are global health disorders that are epidemiologically associated. Vascular injury is an early manifestation in HTN and contributes to CKD. It is characterized by endothelial dysfunction and vascular remodeling that are accompanied by gene expression changes. MicroRNAs (miRs) are important non-coding RNA regulators of gene expression. Dysregulation of miRs has been shown in HTN and CKD, but their implication in vascular injury remains unclear. We aimed to identify differentially expressed (DE) miRs in small arteries of HTN and CKD human subjects to get further insight into pathophysiological molecular mechanisms in these conditions. Methods and Results: Normotensive, HTN (systolic blood pressure (BP) > 135 mm Hg or diastolic BP of 85-115 mm Hg with BpTRU) and CKD subjects (estimated glomerular filtration rate <60mL/min/m 2 ) (n=15-16) were studied. Small arteries were dissected from a subcutaneous gluteal biopsy under RNAse free condition and used for total RNA extraction with the mirVana miR isolation kit. cDNA libraries were prepared using the TruSeq small RNA prep kit and the TruSeq stranded total RNA prep kit, and sequenced by Illumina HiSeq 2500. DE miRs and DE mRNAs ( P <0.05) were identified using EdgeR, which found 3 up- and 6 down-regulated miRs, as well as 134 up- and 149 down-regulated mRNAs uniquely associated with HTN, 42 up- and 39 down-regulated miRs, as well as 743 up- and 348 down-regulated mRNAs uniquely associated with CKD, while 2 up-regulated miRs and 101 up- and 75 down-regulated mRNAs were found in both groups. Target Scan was used to predict DE miR targets in the DE mRNAs. Enrichment analysis showed that the HTN-associated DE miR-targeting DE mRNAs were highly enriched in gene ontology (GO) terms involved in peptidase activity, mitochondrial activity and immune response ( q <0.01), while the CKD-associated DE miR-targeting DE genes were highly enriched in GO terms involved in tube formation, fibroblast proliferation and EGF response ( q <0.001). Conclusions: DE miRs were identified in small arteries of HTN and CKD patients. Enrichment analysis in DE miR-targeting DE mRNAs revealed GO terms that could be linked to different degrees of vascular changes in HTN and CKD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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