Gene Expression Profiling Identifies Interferon Signalling Molecules and IGFBP3 in Human Degenerative Annulus Fibrosus
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain is a major cause of disability especially for people between 20 and 50 years of age. As a costly healthcare problem, it imposes a serious socio-economic burden. Current surgical therapies fail to replace the normal disc in facilitating spinal movements and absorbing load. The focus of regenerative medicine is on identifying biomarkers and signalling pathways to improve our understanding about cascades of disc degeneration and allow for the design of specific therapies. We hypothesized that comparing microarray profiles from degenerative and non-degenerative discs will lead to the identification of dysregulated signalling and pathophysiological targets. Microarray data sets were generated from human annulus fibrosus cells and analysed using IPA ingenuity pathway analysis. Gene expression values were validated by qRT-PCR, and respective proteins were identified by immunohistochemistry. Microarray analysis revealed 238 differentially expressed genes in the degenerative annulus fibrosus. Seventeen of the dysregulated molecular markers showed log2-fold changes greater than ±1.5. Various dysregulated cellular functions, including cell proliferation and inflammatory response, were identified. The most significant canonical pathway induced in degenerative annulus fibrosus was found to be the interferon pathway. This study indicates interferon-alpha signalling pathway activation with IFIT3 and IGFBP3 up-regulation, which may affect cellular function in human degenerative disc.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».