Gene Expression Profiling in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Chronic obstructive lung disease (COPD) is a common and disabling lung disease for which there are few therapeutic options. OBJECTIVES: We reasoned that gene expression profiling of COPD lungs could reveal previously unidentified disease pathways. METHODS: Forty-eight human lung samples were obtained from tissue resected from five nonsmokers, 21 GOLD (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease) stage 0, 9 GOLD stage 1, 10 GOLD stage 2, and 3 GOLD stage 3 patients. mRNA from the specimens was profiled using Agilent's Functional ID v2.0 array (Agilent, Santa Clara, CA) containing 23,720 sequences. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The gene expression pattern was influenced by the percentage of the sample made up of parenchyma. Gene expression was related to forced expiratory flow between 25 and 75% of forced expiratory volume (FEF(25-75%) % predicted) revealing a signature gene set of 203 transcripts. Genes involved in extracellular matrix synthesis/degradation and apoptosis were among the up-regulated genes, whereas genes that participate in antiinflammatory responses were down-regulated. Immunohistochemistry confirmed expression of urokinase plasminogen activator (PLAU), urokinase plasminogen activator receptor (PLAUR), and thrombospondin (THBS1) by alveolar macrophages and airway epithelial cells. Genes in this pathway have been shown to be involved in the activation of transforming growth factor (TGF)-beta1 and matrix metalloproteinases and are subject to inhibition by SERPINE2. Interestingly, both TGF-beta1 and SERPINE2 have been identified as candidate genes in COPD genetic linkage and association studies. CONCLUSIONS: The results provide evidence that genes involved in tissue remodeling and repair are differentially regulated in the lungs of obstructed smokers and suggest that they are potential therapeutic targets. Data deposited in GEO at http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE8500.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».