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Enregistrement W2010507181 · doi:10.1164/rccm.200812-1902oc

Differential Expression of Tissue Repair Genes in the Pathogenesis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2010· article· en· W2010507181 sur OpenAlexafffund
John V. Gosselink, Shizu Hayashi, W. Mark Elliott, Li Xing, Becky Chan, Luojia Yang, Claire Wright, Don D. Sin, Peter D. Paré, John A. Pierce, Richard A. Pierce, A. M. Patterson, Joel D. Cooper, James C. Hogg

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePathologyCOPDHepatocyte growth factorLungTenascin CPlasminogen activator inhibitor-1Urokinase receptorVascular endothelial growth factorCancer researchPlasminogen activatorImmunologyInternal medicineImmunohistochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The airflow limitation that defines severity of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is caused by a combination of small airway obstruction and emphysematous lung destruction. OBJECTIVES: To examine the hypothesis that small airway obstructive and emphysematous destructive lesions are produced by differential expression of genes associated with tissue repair. METHODS: The expression of 54 genes associated with repair of repetitively damaged tissue was measured in 136 paired samples of small bronchioles and surrounding lung tissue separated by laser capture microdissection. These samples were collected from 63 patients at different levels of disease severity who required surgery for either lung cancer or lung transplantation for very severe COPD. Gene expression was measured by quantitative polymerase chain reaction in these paired samples and compared with the FEV(1) by linear regression analysis. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: After corrections for false discovery rates, only 2 of 10 genes (serpin peptidase inhibitor/plasminogen activator inhibitor member 2 and matrix metalloproteinase [MMP] 10) increased, whereas 8 (MMP2, integrin-alpha1, vascular endothelial growth factor, a disintegrin and metallopeptidase domain 33, scatter factor/hepatocyte growth factor, tissue inhibitor of matrix metalloproteinase-2, fibronectin, and collagen 3alpha1) decreased in small airways in association with FEV(1). In contrast, 8/12 genes (early growth response factor 1, MMP1, MMP9, MMP10, plasminogen activator urokinase, plasminogen activator urokinase receptor, tumor necrosis factor, and IL13) increased and 4/12 (MMP2, tissue inhibitor of matrix metalloproteinase-1, collagen 1alpha1, and transforming growth factor-beta3) decreased in the surrounding lung tissue in association with progression of COPD. CONCLUSIONS: The progression of COPD is associated with the differential expression of a cluster of genes that favor the degradation of the tissue surrounding the small conducting airways.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations144
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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