Peripheral Blood Monocyte Gene Expression Profile Clinically Stratifies Patients With Recent-Onset Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Novel biomarkers of disease progression after type 1 diabetes onset are needed. We profiled peripheral blood (PB) monocyte gene expression in six healthy subjects and 16 children with type 1 diabetes diagnosed ∼3 months previously and analyzed clinical features from diagnosis to 1 year. Monocyte expression profiles clustered into two distinct subgroups, representing mild and severe deviation from healthy control subjects, along the same continuum. Patients with strongly divergent monocyte gene expression had significantly higher insulin dose-adjusted HbA(1c) levels during the first year, compared with patients with mild deviation. The diabetes-associated expression signature identified multiple perturbations in pathways controlling cellular metabolism and survival, including endoplasmic reticulum and oxidative stress (e.g., induction of HIF1A, DDIT3, DDIT4, and GRP78). Quantitative PCR (qPCR) of a 9-gene panel correlated with glycemic control in 12 additional recent-onset patients. The qPCR signature was also detected in PB from healthy first-degree relatives. A PB gene expression signature correlates with glycemic control in the first year after diabetes diagnosis and is present in at-risk subjects. These findings implicate monocyte phenotype as a candidate biomarker for disease progression pre- and postonset and systemic stresses as contributors to innate immune function in type 1 diabetes.
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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 ».