Gene expression signatures in polyarticular juvenile idiopathic arthritis demonstrate disease heterogeneity and offer a molecular classification of disease subsets
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from children with recent-onset polyarticular juvenile idiopathic arthritis (JIA) exhibit biologically or clinically informative gene expression signatures. METHODS: Peripheral blood samples were obtained from 59 healthy children and 61 children with polyarticular JIA prior to treatment with second-line medications, such as methotrexate or biologic agents. RNA was extracted from isolated mononuclear cells, fluorescence labeled, and hybridized to commercial gene expression microarrays (Affymetrix HG-U133 Plus 2.0). Data were analyzed using analysis of variance at a 5% false discovery rate threshold after robust multichip analysis preprocessing and distance-weighted discrimination normalization. RESULTS: Initial analysis revealed 873 probe sets for genes that were differentially expressed between polyarticular JIA patients and healthy controls. Hierarchical clustering of these probe sets distinguished 3 subgroups within the polyarticular JIA group. Prototypical patients within each subgroup were identified and used to define subgroup-specific gene expression signatures. One of these signatures was associated with monocyte markers, another with transforming growth factor beta-inducible genes, and a third with immediate early genes. Correlation of gene expression signatures with clinical and biologic features of JIA subgroups suggested relevance to aspects of disease activity and supported the division of polyarticular JIA into distinct subsets. CONCLUSION: Gene expression signatures in PBMCs from patients with recent-onset polyarticular JIA reflect discrete disease processes and offer a molecular classification of disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».