Integrated analysis of transcriptomic datasets to identify placental biomarkers of spontaneous preterm birth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preterm birth (PTB) remains the leading cause of neonatal morbidity and mortality in the United States. The mechanisms underlying spontaneous PTB (SPTB) involve multiple physiological processes and molecular transformations at the level of the placenta. This study aimed to identify consistent molecular correlates in the placenta linked with SPTB by cross-examining publicly available transcriptomic datasets within two publicly available repositories. METHODS: The National Center for Biotechnology Information and the European Bioinformatics Institute were queried, and relevant datasets were independently normalized, and then merged based on similarity in design. Differentially expressed genes between SPTB and term delivery (TD) were identified using a fixed effects linear model (p < 0.0001) and were evaluated for enrichment of biological processes and pathways. In general, global signatures associated with SPTB were unique to each study. RESULTS: A total of three datasets were used in the meta-analysis to assess the placental transcriptome in SPTB (11 samples) as compared to TD (15 samples). We identified 174 differentially expressed genes consistently correlated with SPTB across all studies, including previously proposed and new candidate biomarkers of SPTB. Differentially expressed genes were significantly enriched for master regulatory pathways relevant to placental development and disease, including chromatin organization and cellular response to stress. DISCUSSION: Identification of differentially expressed genes and associated pathways across multiple studies may identify transcriptomic biomarkers that can be applied in clinical investigations of SPTB and provide researchers enhanced insight into the underlying etiologies of SPTB.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».