Activation of Neutrophil Extracellular Trap Formation in Patients with Heart Failure and a Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pathophysiological differences between heart failure (HF) with preserved ejection fraction (HFpEF) and HF with reduced ejection fraction (HFrEF) remain poorly understood. Therefore, we performed pathway analyses from whole-blood transcriptomics to distinguish HFpEF from HFrEF. METHODS AND RESULTS: Lexogen's QuantSeq was used to carry out whole-blood transcriptomics in 500 patients with HF (HFpEF n = 250, HFrEF n = 250). Differential gene expression analysis was performed on all protein-coding genes that met a predefined minimum expression level. Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes and Gene Ontology over-representation analysis was utilized to identify upregulated and downregulated biological pathways. The findings were validated in an independent cohort of 727 patients with HF. Out of 7672 protein-coding transcripts, 217 were upregulated and 110 were downregulated in patients with HFpEF compared with HFrEF. The 3 most significantly upregulated genes were neutrophil-expressed elastase, defensin alpha 4, and pro-platelet basic protein. The 3 most significantly downregulated genes were lymphotoxin beta, bridging integrator 1, and V-set pre-B cell surrogate light chain 3. Translation of differentially expressed genes into biological pathways demonstrated that the most significantly activated KEGG pathway in HFpEF was neutrophil extracellular trap formation. DISCUSSION: Transcriptomics analyses suggest activation of neutrophil extracellular trap formation pathways in patients with HFpEF. This pathway is associated with endothelial and coronary microvascular dysfunction and might be a target for future drug development in patients with HFpEF.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».