Th17/Treg ratio derived using DNA methylation analysis is associated with the late phase asthmatic response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The imbalance between Th17 and Treg cells has been studied in various diseases including allergic asthma but their roles have not been fully understood in the development of the late phase asthmatic response. OBJECTIVES: To determine changes in Th17 and Treg cell numbers between isolated early responders (ERs) and dual responders (DRs) undergoing allergen inhalation challenge. To identify gene expression profiles associated with Th17 and Treg cells. METHODS: 14 participants (8 ERs and 6 DRs) with mild allergic asthma underwent allergen inhalation challenge. Peripheral blood was collected prior to and 2 hours post allergen challenge. DNA methylation analysis was used to quantifiy the relative frequencies of Th17, Tregs, total B cells, and total T cells. Gene expression from whole blood was measured using microarrays. Technical replication of selected genes was performed using nanoString nCounter Elements. RESULTS: The Th17/Treg ratio significantly increased in DRs compared to ERs post allergen challenge compared to pre-challenge. Genes significantly correlated to Th17 and Treg cell counts were inversely correlated with each other. Genes significantly correlated with Th17/Treg ratio included the cluster of genes of the leukocyte receptor complex located on chromosome 19q 13.4. CONCLUSIONS: Th17/Treg imbalance post-challenge may contribute to the development of the late phase inflammatory phenotype.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».