Molecular pathways of kidney development and their applications to clinical research
Notice bibliographique
Résumé
Congenital anomalies of the kidney and urinary tract (CAKUT) are the major cause of childhood chronic kidney disease and an antecedent cause of adult-onset cardiovascular and kidney failure. Both genetic and environmental factors have been implicated in human kidney malformations, with pathogenic variants or DNA copy number variations identified in ∼16% and 10% of cases, respectively. To date, >60 CAKUT-associated genes have been identified, most of which are established regulators of organogenesis. Although excellent reviews covering the genetic bases of CAKUT exist, new approaches for automated analysis and machine learning require formats that can be easily read and interpreted by computers. Here, we develop and describe fully machine-readable, well-annotated pathways to visualize and analyze key events during kidney development. Pathways include genes controlling nephrogenesis, including glomerulotubular development, the GDNF/RET signaling axis driving ureter branching, the development of the ureteric bud-derived collecting system, and lineage dependencies of all kidney cell types with marker gene expression. These pathways are published on the WikiPathways database. Furthermore, we provide 3 examples of how to apply these molecular pathways to translational clinical research. We demonstrate how they (i) inform the discovery of new CAKUT-associated candidate genes, (ii) illuminate the aberrant transcriptomic panorama in a specific genetic kidney malformation, and (iii) help understand how environmental perturbations may cause kidney malformations. Taken together, this review summarizes and visualizes current knowledge informing kidney maldevelopment and genetic causes of CAKUT and facilitates future advanced data analyses and data integration approaches.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».