Whole-blood Gene Expression Profiling in Ankylosing Spondylitis Shows Upregulation of Toll-like Receptor 4 and 5
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to identify differentially expressed genes in peripheral blood cells (PBC) of patients with ankylosing spondylitis (AS) relative to healthy controls and controls with systemic inflammation. METHODS: we investigated PBC samples of 16 patients with AS and 14 matched controls, in addition to systemic lupus erythematosus (SLE) and systemic sclerosis (SSc) samples utilizing Illumina Human Ref-8 BeadChips. Candidate genes were confirmed using quantitative PCR. Subsequently, these genes were also validated in a separate sample of 27 patients with AS [before and after anti-tumor necrosis factor (anti-TNF) treatment] and 27 matched controls. RESULTS: we identified 83 differentially expressed transcripts between AS patients and controls. This gene list was filtered through the lists of differentially expressed transcripts in SLE and SSc, which resulted in identification of 52 uniquely dysregulated transcripts in AS. Many of the differentially expressed genes belonged to Toll-like receptor (TLR) and related pathways. TLR4 and TLR5 were the only dysregulated TLR subtypes among AS patients. We confirmed the overexpression of TLR4 and TLR5 in AS patients in comparison to controls (p = 0.012 and p = 0.006, respectively) and SLE (p = 0.002, p = 0.008) using quantitative PCR in the same sample. Similarly, TLR4 (p = 0.007) and TLR5 (p = 0.012) were significantly upregulated among the AS patients before anti-TNF treatment in the confirmatory sample. TLR4 (p = 0.002) and TLR5 (p = 0.025) decreased significantly after anti-TNF treatment. CONCLUSION: PBC gene expression profiling in AS shows an upregulation of TLR4 and TLR5. This supports the importance of TLR subtypes in the pathogenesis of AS that are responsible for the immune response to Gram-negative bacteria.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».