Brain RNA profiling highlights multiple disease pathways in persons with HIV-associated neurocognitive disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To discover microRNA (miRNA)-RNA transcript interactions dysregulated in brains from persons with HIV-associated neurocognitive disorder (HAND), we investigated RNA expression using machine learning tools. DESIGN: Brain-derived host RNA transcript and miRNA expression was examined from persons with or without HAND using bioinformatics platforms. METHODS: By combining next generation sequencing, droplet digital (dd)PCR quantitation of HIV-1 genomes, with bioinformatics and statistical tools, we investigated differential RNA expression in frontal cortex from persons without HIV [HIV(-)], with HIV without brain disease [HIV(+)], with HAND, or HAND with encephalitis (HIVE). RESULTS: Expression levels for 147 transcripts and 43 miRNAs showed a minimum four-fold difference between clinical groups with a predominance of antiviral (type I interferon) signaling-related, neural cell maintenance-related, and neurodevelopmental disorder-related genes that was validated by gene ontology and molecular pathway inferences. Scale of signal-to-noise ratio (SSNR) and biweight midcorrelation (bicor) analyses identified 14 miRNAs and 45 RNA transcripts, which were highly correlated and differentially expressed ( P ≤ 0.05). Machine learning applications compared regression models predicated on HIV-1 DNA, or RNA viral quantities that disclosed miR-4683 and miR-154-5p were dominant variables associated with differential expression of host RNAs. These miRNAs were also associated with antiviral-related, cell maintenance-related, and neurodevelopmental disorder-related genes. CONCLUSION: Antiviral as well as neurodevelopmental disorder-related pathways in brain were associated with HAND, based on correlated RNA transcripts and miRNAs. Integrated molecular methods with machine learning offer insights into disease mechanisms, underpinning brain-related biotypes among persons with HIV that could direct clinical care.
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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 | 0,000 | 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 ».