Immune cell transcript modules reveal leukocyte heterogeneity in synovial biopsies of seronegative spondylarthropathy patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to identify leukocyte cell types found within the synovia of patients with seronegative spondylarthropathies (SpA), such as ankylosing spondylitis (AS), using transcription based analyses. METHODS: Leukocyte transcriptional profiles obtained from the NCBI's gene expression omnibus and prediction analysis of microarrays (PAM) was used to identify 25-gene leukocyte metagenes. Subsequently, transcriptional profiles from murine and clinical models of AS and SpA were interrogated to characterize the local infiltration of leukocytes in SpA synovia. RESULTS: Analysis of a proteoglycan-induced murine model of AS reveals infiltration of dendritic cells, CD4+ T cells, monocytes, and natural killer cells to the spine. In human SpA and AS patients, transcriptional analysis of synovial biopsies revealed local infiltration of dendritic cells and CD4+ T cells. CONCLUSIONS: We identified leukocyte cell types that infiltrated the synovial of SpA patients. Our results imply a role for dendritic cells and CD4+ T cells in the local inflammation that underlies pathogenesis in patients with SpA.
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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 ».