Banff Human Organ Transplant Consensus Gene Panel for the Detection of Antibody Mediated Rejection in Heart Allograft Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
The molecular refinement of the diagnosis of heart allograft rejection based on whole-transcriptome analyses faces several hurdles that greatly limit its widespread clinical application. The targeted Banff Human Organ Transplant gene panel (B-HOT, including 770 genes of interest) has been developed to facilitate reproducible and cost-effective gene expression analysis of solid organ allografts. We aimed to determine in silico the ability of this targeted panel to capture the antibody-mediated rejection (AMR) molecular profile using whole-transcriptome data from 137 heart allograft biopsies (71 biopsies reflecting the entire landscape of histologic AMR, 66 non-AMR control biopsies including cellular rejection and non-rejection cases). Differential gene expression, pathway and network analyses demonstrated that the B-HOT panel captured biologically and clinically relevant genes (IFNG-inducible, NK-cells, injury, monocytes-macrophage, B-cell-related genes), pathways (interleukin and interferon signaling, neutrophil degranulation, immunoregulatory interactions, endothelial activation) and networks reflecting the pathophysiological mechanisms underlying the AMR process previously identified in whole-transcriptome analysis. Our findings support the potential clinical use of the B-HOT-gene panel as a reliable proxy to whole-transcriptome analysis for the gene expression profiling of cardiac allograft rejection.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».