MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028297998 · doi:10.1002/art.27282

Comparative analysis of gene expression profiles between primary knee osteoarthritis and an osteoarthritis endemic to Northwestern China, Kashin‐Beck disease

2010· article· en· W2028297998 sur OpenAlexaboutno aff
Chen Duan, Xiong Guo, Xiaodong Zhang, Hanjie Yu, Yan Hua, Ying Gao, Wei‐Juan Ma, Zongqiang Gao, Peng Xu, Mikko J. Lammi

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisCartilageGene expressionGeneReal-time polymerase chain reactionReverse transcription polymerase chain reactionBiologyArticular cartilageMicroarray analysis techniquesMicroarrayGene expression profilingRNA extractionMessenger RNAMedicineMolecular biologyPathologyGeneticsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the differences in gene expression profiles of adult articular cartilage from patients with Kashin-Beck disease (KBD) versus those with primary knee osteoarthritis (OA). METHODS: The messenger RNA expression profiles of articular cartilage from patients with KBD, diagnosed according to the clinical criteria for KBD in China, were compared with those of cartilage from patients with OA, diagnosed according to the Western Ontario and McMaster Universities OA Index. Total RNA was isolated separately from 4 pairs of the KBD and OA cartilage samples, and the expression profiles were evaluated by Agilent 4x44k Whole Human Genome density oligonucleotide microarray analysis. The microarray data for selected transcripts were confirmed by quantitative real-time reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) amplification. RESULTS: For 1.2 x 10(4) transcripts, corresponding to 58.4% of the expressed transcripts, 2-fold changes in differential expression were revealed. Expression levels higher in KBD than in OA samples were observed in a mean + or - SD 6,439 + or - 1,041 (14.6 + or - 2.4%) of the transcripts, and expression levels were lower in KBD than in OA samples in 6,147 + or - 1,222 (14.2 + or - 2.8%) of the transcripts. After application of the selection criteria, 1.85% of the differentially expressed genes (P < 0.001 between groups) were detected. These included 233 genes, of which 195 (0.4%) were expressed at higher levels and 38 (0.08%) were expressed at lower levels in KBD than in OA cartilage. Comparisons of the quantitative RT-PCR data supported the validity of our microarray data. CONCLUSION: Differences between KBD and OA cartilage exhibited a similar pattern among all 4 of the pairs examined, indicating the presence of disease mechanisms, mainly chondrocyte matrix metabolism, cartilage degeneration, and apoptosis induction pathways, which contribute to cartilage destruction in KBD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations100
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArthritis & RheumatismMême sujetSelenium in Biological SystemsTravaux en français237 207