Telomerase Transduced Osteoarthritis Fibroblast-Like Synoviocytes Display a Distinct Gene Expression Profile
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the differential gene expression in telomerase transduced osteoarthritis fibroblast-like synoviocytes (hTERT-OA 13A FLS) and telomerase transduced rheumatoid arthritis FLS (hTERT-RA 516 FLS) and test the hypothesis that longterm culture of hTERT-OA 13A FLS display a disease-specific gene expression profile. METHODS: Gene expression in passage 8 hTERT-OA 13A FLS and passage 8 hTERT-RA 516 FLS were compared using microarray assays. Differential expression of selected genes was further examined by reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR). After continuous expansion in culture for an additional 4 months, gene expression in the longterm cultures of hTERT-OA 13A FLS and hTERT-RA 516 FLS was again examined with microarray and real-time RT-PCR. RESULTS: hTERT-OA 13A FLS displayed a distinct gene expression profile. While hTERT-RA 516 FLS expressedADAMTS1, ADAMTS3, ADAMTS5, and several carboxypeptidases, hTERT-OA 13A FLS expressed matrix metalloproteinase (MMP)1, MMP3, and several cathepsins at higher levels. Numerous genes classified in the immune response, lipid transport/catabolism, and phosphate transport biological processes were also expressed at higher levels in hTERT-OA 13A FLS. In contrast, numerous genes classified in the positive regulation of cell proliferation, anti-apoptosis, and angiogenesis biological processes were expressed at higher levels in hTERT-RA 516 FLS. Further, of the recently proposed 21 candidate synovial biomarkers of OA, 12 (57%) were detected in our study. CONCLUSION: The findings indicate that OA FLS may not be a passive bystander in OA and that telomerase transduced OA FLS offer an alternative tool for the study of synovial disease markers and for the identification of new therapeutic targets for OA therapy.
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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 | 0,000 | 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 ».