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Enregistrement W4389795093 · doi:10.1101/2023.12.14.23299991

Association of urinary peptides with hypertension

2023· preprint· en· W4389795093 sur OpenAlexaff
Emmanouil Mavrogeorgis, Margarita Kondyli, Harald Mischak, Antonia Vlahou, Justyna Siwy, Peter Rossing, Archie Campbell, Catharina M. C. Mels, Christian Delles, Jan A. Staessen, Agnieszka Latosińska, Alexandre Persu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortBlood pressureMedicineBody mass indexPathophysiologyUrinary systemInternal medicinePopulationCohort studyEndocrinologyDiabetes mellitusEssential hypertensionBioinformaticsPhysiologyBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Hypertension is a common condition worldwide, yet its underlying mechanisms remain largely unknown. This study aims at identifying urinary peptides associated with hypertension to further explore its molecular pathophysiology. METHODS Peptidome data from 2876 individuals without end-organ damage were retrieved from the Human Urinary Proteome Database general population (discovery) or type 2 diabetic (validation) cohorts. Participants were divided based on systolic and diastolic blood pressure (SBP and DBP) into hypertensive (SBP≥140mmHg and/or DBP≥90mmHg) and normotensive (SBP<120mmHg and DBP<80mmHg, without antihypertensive treatment) groups. Differences in peptide abundance between the two groups were confirmed using an external cohort (n=420) of participants without end-organ damage, matched for age, body-mass index, eGFR, sex and presence of diabetes. Further, associations of the peptides with BP as a continuous variable were investigated. Findings were compared with peptide biomarkers of chronic diseases and bioinformatics analyses were conducted to potentially highlight the underlying molecular mechanisms. RESULTS Between hypertensive and normotensive individuals, ninety-six (mostly COL1A1 and COL3A1) peptides were found significantly different in the discovery (adjusted) as well as the validation (nominal significance) cohorts with consistent regulation. Of these peptides, 83 were also consistently regulated in the matched cohort. A weak, yet significant association between their abundance and standardized BP was also observed. CONCLUSIONS Hypertension is associated with an altered urinary peptide profile, with evident collagen differential regulation. Peptides related to vascular calcification and sodium regulation are also affected. Whether these modifications reflect the pathophysiology of hypertension per se and/or early subclinical target organ damage warrants further investigation. Novelty and Relevance What is New? This is the first study demonstrating differential regulation of urinary peptides in hypertensive patients, independent from other co-factors like age, diabetes, or established kidney or cardiovascular disease. What is Relevant? The observed changes in urinary peptides indicate individual differences in molecular changes observed in hypertension, and may guide personalized treatment based on the observed molecular changes Clinical/Pathophysiological Implications? The results indicate that collagen homeostasis may be a key molecular feature in hypertension and may serve as an attractive mechanism for pharmacological intervention.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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