Comparative proteomic characterization of articular cartilage tissue from normal donors and patients with osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify potential molecular mediators and biomarkers for osteoarthritis (OA), through comparative proteomic analysis of articular cartilage tissue obtained from normal donors without OA (n = 7) and patients with OA (n = 7). METHODS: The proteomic analyses comprised extraction of soluble proteins from cartilage, separation of the protein mixtures by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis followed by in-gel digestion, and subsequent nano-liquid chromatography-tandem mass spectrometry analysis in conjunction with a database search for protein identification and semiquantitation. RESULTS: A total of 814 distinct proteins were identified with high confidence from 14 samples; 420 of these proteins were detected with > or = 3 unique peptides in at least 4 samples from the same group. Using stringent criteria, 59 proteins were found to be differentially expressed in OA cartilage. Gene Ontology and Ingenuity pathway analysis tools were used to characterize these proteins into functional categories. One of the up-regulated proteins, HtrA1, a serine protease, was detected at high levels in cartilage. CONCLUSION: Altered protein expression in the disease state is associated with many aspects of the pathogenesis of OA, such as increased proteolysis, lipid metabolism, immune response, and decreased signal transduction. To our knowledge, this is the first time that a large portion of these proteins and their expression patterns were identified in cartilage, thus providing new insights for finding novel pathologic mediators and biomarkers of OA.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».