Time‐series transcriptional profiling yields new perspectives on susceptibility to murine osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chronological age is a powerful epidemiologic risk factor for osteoarthritis (OA), a multifactorial disease that is characterized by articular cartilage (AC) degradation. It is unclear from a molecular perspective how aging interacts with OA to produce this risk to AC integrity. To address this key question, we used in vivo time-course analysis of OA development and murine interstrain variability in natural susceptibility to OA to examine changes in non-OA-prone CBA mice versus OA-prone STR/Ort mice, which develop disease that bears significant histologic resemblance to human OA. Through global transcriptome profiling, we attempted to discover the molecular signature linked with both OA vulnerability and progression. METHODS: Affymetrix Mouse Gene 1.0 ST Array profiles were generated from AC samples derived from CBA and STR/Ort mice at 3 different ages, corresponding to the stages prior to, at, and late after the natural onset of OA in the STR/Ort mice. RESULTS: We found that the OA in STR/Ort mice exhibited a molecular phenotype resembling human OA, and we pinpointed a central role of NF-κB signaling and the emergence of an immune-related signature in OA cartilage over time. We discovered that, strikingly, young healthy AC has a highly expressed skeletal muscle gene expression program, which is switched off during maturation, but is intriguingly retained in AC during OA development in STR/Ort mice. CONCLUSION: This study is the first to show that AC chondrocytes share a high-abundance gene-expression program with skeletal muscle. We show that failure to switch this program off, as well as the restoration of this program, is associated with inappropriate expression of NF-κB signaling pathways, skeletal muscle-related genes, and induction and/or progression of OA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».