Genome-Wide Microarray Expression Analysis of CD4+ T Cells from Nonobese Diabetic Congenic Mice Identifies <i>Cd55</i> (<i>Daf1</i>) and <i>Acadl</i> as Candidate Genes for Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
NOD.Idd3/5 congenic mice have insulin-dependent diabetes (Idd) regions on chromosomes 1 (Idd5) and 3 (Idd3) derived from the nondiabetic strains B10 and B6, respectively. NOD.Idd3/5 mice are almost completely protected from type 1 diabetes (T1D) but the genes within Idd3 and Idd5 responsible for the disease-altering phenotype have been only partially characterized. To test the hypothesis that candidate Idd genes can be identified by differential gene expression between activated CD4+ T cells from the diabetes-susceptible NOD strain and the diabetes-resistant NOD.Idd3/5 congenic strain, genome-wide microarray expression analysis was performed using an empirical Bayes method. Remarkably, 16 of the 20 most differentially expressed genes were located in the introgressed regions on chromosomes 1 and 3, validating our initial hypothesis. The two genes with the greatest differential RNA expression on chromosome 1 were those encoding decay-accelerating factor (DAF, also known as CD55) and acyl-coenzyme A dehydrogenase, long chain, which are located in the Idd5.4 and Idd5.3 regions, respectively. Neither gene has been implicated previously in the pathogenesis of T1D. In the case of DAF, differential expression of mRNA was extended to the protein level; NOD CD4+ T cells expressed higher levels of cell surface DAF compared with NOD.Idd3/5 CD4+ T cells following activation with anti-CD3 and -CD28. DAF up-regulation was IL-4 dependent and blocked under Th1 conditions. These results validate the approach of using congenic mice together with genome-wide analysis of tissue-specific gene expression to identify novel candidate genes in T1D.
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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 ».