Gene Set Enrichment Analyses Revealed Several Affected Pathways in Niemann-Pick Disease Type C Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Niemann-pick type C (NPC) disease is characterized by endosomal and lysosomal accumulation of lipids, impaired tubulovesicular trafficking, and neurodegeneration leading to premature death. Current treatment options are limited to mainly symptomatic treatments. Thus, new and efficient drug targets are needed, and therefore we performed a Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) on NPC and healthy fibroblasts to identify globally affected pathways in NPC that could serve as targets for later drug discovery programs. Cell lines were characterized by analyzing cellular concentrations of cholesterol, its precursors and metabolites, as well as cellular plant sterol levels. Gene expression analyses were performed with Sentrix Human-8 Expression BeadChips, analyzing 23,000 transcripts. Pathway analysis of the expression data was performed using the GSEA method. Twenty-seven upregulated and 33 downregulated pathways emerged as globally affected in the GSEA analysis. These pathways included, for example, mitochondrial pathway, caspase cascade, as well as prostaglandin and leukotriene metabolism. Based on the present results and earlier published data, anti-inflammatory and antiapoptotic treatment could be beneficial in NPC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».