Abstract 11668: Transcriptomic Analysis Reveals Sex Differences in Gene Expression Profiling of Stenotic Aortic Valves
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In aortic stenosis (AS), women present less aortic valve calcification and more aortic valve fibrosis than men for the same hemodynamic severity. However, the specific mediators that drive the fibro-calcific differences between men and women remain unclear. We aim to assess the transcriptome of stenotic aortic valves explanted during aortic valve replacement, according to patient’s sex. Methods: Transcriptomic profile was obtained from 240 explanted human aortic valves. Among these 240 patients (120 women and 120 men), 62 women were matched with 62 men for age (within 2 years), body mass index (within 2 kg/m 2 ), arterial pressure (within 10/5 mmHg), diabetes (exact), hypertension (exact) and AS severity (Table 1). Genes were classified in 6 key processes of AS development: oxidative stress, inflammation, lipid metabolism, fibrosis, apoptosis and calcification following a literature review. Results: One hundred and ninety (190) genes were differently regulated between men and women: 132 on autosomes and 58 on sexual chromosomes. Among these genes, 106 were over-expressed and 84 were under-expressed in women compared to men (Figure 1). Different genes involved in processes of inflammation, lipid metabolism and calcification were up-regulated both in women and men (women: NET1 , KIF1A, CES1, RCN2; men: FERMT3, APOD, CPAMD8, STC2 ). Genes involved in apoptosis ( SFRP4 ) and fibrosis processes ( TGFβ2 , FRAS1 ) were overexpressed in women. Conclusions: This study provides evidence that sex may influence aortic valve gene expression through different mechanisms in females and males, favoring pro-fibrotic and pro-apoptotic processes in women.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».