Gene expression profiling in necrotizing enterocolitis reveals pathways common to those reported in Crohn’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Necrotizing enterocolitis (NEC) is the most frequent life-threatening gastrointestinal disease experienced by premature infants in neonatal intensive care units. The challenge for neonatologists is to detect early clinical manifestations of NEC. One strategy would be to identify specific markers that could be used as early diagnostic tools to identify preterm infants most at risk of developing NEC or in the event of a diagnostic dilemma of suspected disease. As a first step in this direction, we sought to determine the specific gene expression profile of NEC. METHODS: Deep sequencing (RNA-Seq) was used to establish the gene expression profiles in ileal samples obtained from preterm infants diagnosed with NEC and non-NEC conditions. Data were analyzed with Ingenuity Pathway Analysis and ToppCluster softwares. RESULTS: Data analysis indicated that the most significant functional pathways over-represented in NEC neonates were associated with immune functions, such as altered T and B cell signaling, B cell development, and the role of pattern recognition receptors for bacteria and viruses. Among the genes that were strongly modulated in neonates with NEC, we observed a significant degree of similarity when compared with those reported in Crohn's disease, a chronic inflammatory bowel disease. CONCLUSIONS: Gene expression profile analysis revealed a predominantly altered immune response in the intestine of NEC neonates. Moreover, comparative analysis between NEC and Crohn's disease gene expression repertoires revealed a surprisingly high degree of similarity between these two conditions suggesting a new avenue for identifying NEC biomarkers.
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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 ».