Assessment of specific mRNA levels in cartilage regions in a lapine model of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is the most common form of arthritis and patients with meniscal and ligament injuries of the knee are at high risk to develop the disease. The purpose of this study was to evaluate molecular and structural changes occurring in four articular cartilage (AC) regions from the knees of anterior cruciate ligament (ACL)-transected rabbits at 3 and 8 weeks post-surgery. Rabbit AC from the lateral and medial femoral condyles (LFC and MFC) as well as from the medial and lateral tibial plateau (MTP and LTP) were processed for histology and for semi-quantitative reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis for a subset of relevant molecules (collagen II, aggrecan. biglycan, decorin, fibromodulin, MMP-1, -3, -13, and TIMP-1). While the most severe histological changes were observed in the MTP starting as early as 3 weeks post-ACL transection based on Mankin scores, histological examination demonstrated a progression of osteoarthritic changes in the MFC from 3 to 8 weeks post-surgery. In contrast, very few changes were observed within both the LFC and LTP, and these changes did not worsen with increasing time after surgery. The water content increased significantly in the MFC at 8 weeks post-ACL transection and at both 3 and 8 weeks post-ACL transection in the MTP. Significant decreases in DNA content were observed for the MFC, LTP and MTP at 8 weeks post-ACL transection. Total RNA yields from the MFC and MTP were significantly elevated at 8 weeks post-ACL transection, while in the lateral compartment total RNA was unchanged following ACL transection. Analysis of mRNA levels for a subset of matrix molecules, proteinases and proteinase inhibitors, by RT-PCR demonstrated significant region-specific changes at the mRNA level following ACL transection. These results show that following ACL transection, complex molecular, as well as structural changes occur early in cartilage and that the observed changes are both region-specific and time-dependent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».