Multiomics Integration for Identifying Treatment Targets, Drug Development, and Diagnostic Designs in PAH
Notice bibliographique
Résumé
Unraveling the complexities of pulmonary arterial hypertension (PAH) is challenging due to its multifaceted nature, encompassing molecular, cellular, tissue, and organ-level alterations. The advent of omics technologies, including genomics, epigenomics, transcriptomics, metabolomics, and proteomics, has generated a vast array of public and nonpublic datasets from both humans and model organisms, opening new avenues for understanding PAH. However, the insights provided by individual omics datasets into the molecular mechanisms of PAH are inherently limited. In response, efforts are increasing to develop integrative omics approaches designed to synthesize multidimensional omics data into a cohesive understanding of the molecular dynamics of PAH. In this review, we discuss various strategies for integrating multiomic data and illustrate their application in PAH research. We explore the challenges encountered and the profound potential of leveraging omics data for comprehensive molecular insight as well as for the identification of novel therapeutic targets and biomarkers specific to PAH. Furthermore, in this review, we seek to elucidate the process and rationale behind conducting integrative omics studies in PAH, raising critical questions about the feasibility and future prospects of multiomic integration in unraveling the complexities of this disease.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».