Transcriptional Changes of Blood Eosinophils after Methacholine Inhalation Challenge in Asthmatics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methacholine challenge is commonly used within the asthma diagnostic algorithm. Methacholine challenge has recently been shown to induce airway remodelling in asthma via bronchoconstriction, without additional airway inflammation. We evaluated the effect of methacholine-induced bronchoconstriction on the peripheral whole-blood transcriptome. METHODS: Fourteen males with adult-onset, occupational asthma, 26-77 years of age, underwent methacholine inhalation challenges. The concentration of methacholine eliciting a ≥20% fall in FEV1 (PC20) was determined. Blood was collected immediately prior to and two hours after challenge. Complete blood counts and leukocyte differentials were obtained. Transcriptome analysis was performed using Affymetrix GeneChip(®) Human Gene 1.0 ST arrays. Data were analyzed using robust LIMMA and SAM. The cell-specific Significance Analysis of Microarrays (csSAM) algorithm was used to deconvolute the gene expression data according to cell type. RESULTS: Microarray pathway analysis indicated that inflammatory processes were differentially affected. CsSAM identified 1,559 transcripts differentially expressed (all down-regulated) between pre- and post-methacholine in eosinophils at a false discovery cutoff of 10%. Notable changes included the GOLGA5 and METTL2B genes and the protein ubiquitination and CCR3 pathways. CONCLUSIONS: We demonstrated significant changes in the peripheral blood eosinophil-specific transcriptome of asthmatics two hours after methacholine challenge. CCR3 and protein ubiquitination pathways are both significantly down-regulated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».