Profiling of differentially expressed genes in wound margin biopsies of horses using suppression subtractive hybridization
Notice bibliographique
Résumé
Disturbed gene expression may disrupt the normal process of repair and lead to pathological situations resulting in excessive scarring. To prevent and treat impaired healing, it is necessary to first define baseline gene expression during normal repair. The objective of this study was to compare gene expression in normal intact skin (IS) and wound margin (WM) biopsies using suppression subtractive hybridization (SSH) to identify genes differentially expressed during wound repair in horses. Tissue samples included both normal IS and biopsies from 7-day-old wounds. IS cDNAs were subtracted from WM cDNAs to establish a subtracted (WM-IS) cDNA library; 226 nonredundant cDNAs were identified. Detection of genes previously shown to be expressed 7 days after trauma, including the pro-alpha(2)-chain of type 1 pro-collagen (COL1A2), annexin A(2), the pro-alpha(3)-chain of type 6 pro-collagen, beta-actin, fibroblast growth factor 7, laminin receptor 1, matrix metalloproteinase 1 (MMP1), secreted protein acidic cystein rich, and tissue inhibitor of metalloproteinase 2, supported the validity of the experimental design. A RT-PCR assay confirmed an increase or induction of the cDNAs of specific genes (COL1A2, MMP1, dermatan sulfate proteoglycan 2, cluster differentiation 68, cluster differentiation 163, and disintegrin and metalloproteinase domain 9) within wound biopsies. Among these, COL1A2 and MMP1 had previously been documented in horses; 68.8% of the cDNAs had not previously been attributed a role during wound repair, of which spermidine/spermine-N-acetyltransferase, serin proteinase inhibitor B10, and sorting nexin 9 were highly expressed and whose known functions in other processes made them potential candidates in regulating the proliferative response to wounding. In conclusion, we identified novel genes that are differentially expressed in equine wound biopsies and that may modulate repair. Future experiments must correlate changes in mRNA levels for precise molecules with spatiotemporal protein expression within tissues.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».