Gene Expression Profile of Change in Exacerbation Frequency in COPDGene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale: Acute exacerbations of COPD (AE-COPD) are associated with a significant disease burden. Furthermore, evidence supports the existence of an exacerbation-susceptible subtype which may represent an important target group for treatment. Here, we identify unique gene expression profiles associated with change in exacerbation frequency over a 5-year period specific to exacerbation susceptible and non-susceptible individuals. Methods: Blood RNA sequencing data (n=5,118) from the COPDGene (Genetic Epidemiology of COPD) Study was analyzed, and complete quality control passing data from 2,714 subjects was available for both phases 2 and 3 (5 and 10-year visits, respectively) and was included in longitudinal analysis. We tested for association between blood gene expression and change in AE-COPD frequency across phase 2 and phase 3 using Limma-Voom, and pathway analysis was performed using Sigora. Results: We found a significant decline in exacerbation frequency from phase 2 to phase 3 (frequency = 0.253 vs 0.202, p=0.002), but not proportion of severe exacerbations (number = 198 vs 205, p=0.48). Initial exacerbation status was an important predictor of five-year exacerbation trajectory. Most subjects (85.0%) in the cohort were nonexacerbators at Phase 2, and the majority of those subjects (93.0%) remained nonexacerbators at Phase 3. Subjects with this “stable nonexacerbator” trajectory had significantly (p<0.01 each) higher FEV1 and FEV1/FVC ratio, and decreased incidence of severe exacerbations when compared to all other exacerbator groups. We subdivided the subjects into five groups based on change in exacerbation status between phases: significant improvement (exacP3-exacP2 <= -2), mild improvement (exacP3-exacP2 = -1), no change (exacP3-exacP2 = 0), mild decline (exacP3-exacP2 = 1), significant decline (exacP3-exacP2 >= 2). We found that differential expression of 3989 genes, corresponding to 87 pathways was associated with improvement in exacerbation frequency, while 181 genes corresponding to 11 pathways were associated with mild decline. We next focused on genes specific to “improvers” by removing genes that are differentially expressed in subjects with frequent exacerbations compared to non-exacerbators in phase 2. We found 1167 differentially expressed genes and 26 pathways that were unique to these “improver” subjects, and 2822 genes and 61 pathways that were shared between exacerbation-susceptible and improver subjects. Conclusions: We identified a gene expression profile enriched for pathways involved in metabolism, which is unique to subjects whose exacerbation frequency improves between Phase 2 to 3, and a separate profile specific to exacerbation-susceptible subjects that improve over phases enriched for viral response pathways.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».