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Enregistrement W6939813387 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5830168.v1

The applications of DNA methylation as a biomarker in kidney transplantation: a systematic review

2022· other· en· W6939813387 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA methylationBiomarkerEpigeneticsMethylationKidney transplantationKidneyTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although kidney transplantation improves patient survival and quality of life, long-term results are hampered by both immune- and non-immune-mediated complications. Current biomarkers of post-transplant complications, such as allograft rejection, chronic renal allograft dysfunction, and cutaneous squamous cell carcinoma, have a suboptimal predictive value. DNA methylation is an epigenetic modification that directly affects gene expression and plays an important role in processes such as ischemia/reperfusion injury, fibrosis, and alloreactive immune response. Novel techniques can quickly assess the DNA methylation status of multiple loci in different cell types, allowing a deep and interesting study of cells’ activity and function. Therefore, DNA methylation has the potential to become an important biomarker for prediction and monitoring in kidney transplantation. Purpose of the study The aim of this study was to evaluate the role of DNA methylation as a potential biomarker of graft survival and complications development in kidney transplantation. Material and Methods A systematic review of several databases has been conducted. The Newcastle–Ottawa scale and the Jadad scale have been used to assess the risk of bias for observational and randomized studies, respectively. Results Twenty articles reporting on DNA methylation as a biomarker for kidney transplantation were included, all using DNA methylation for prediction and monitoring. DNA methylation pattern alterations in cells isolated from different tissues, such as kidney biopsies, urine, and blood, have been associated with ischemia–reperfusion injury and chronic renal allograft dysfunction. These alterations occurred in different and specific loci. DNA methylation status has also proved to be important for immune response modulation, having a crucial role in regulatory T cell definition and activity. Research also focused on a better understanding of the role of this epigenetic modification assessment for regulatory T cells isolation and expansion for future tolerance induction-oriented therapies. Conclusions Studies included in this review are heterogeneous in study design, biological samples, and outcome. More coordinated investigations are needed to affirm DNA methylation as a clinically relevant biomarker important for prevention, monitoring, and intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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