Differential Expression Profiles of Long Noncoding RNA and mRNA of Osteogenically Differentiated Mesenchymal Stem Cells in Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We previously demonstrated that mesenchymal stem cells (MSC) from patients with ankylosing spondylitis (AS; ASMSC) have a greater osteogenic differentiation capacity than MSC from healthy donors (HDMSC) and that this difference underlies the pathogenesis of pathological osteogenesis in AS. Here we compared expression levels of long noncoding RNA (lncRNA) and mRNA between osteogenically differentiated ASMSC and HDMSC and explored the precise mechanism underlying abnormal osteogenic differentiation in ASMSC. METHODS: HDMSC and ASMSC were induced with osteogenic differentiation medium for 10 days. Microarray analyses were then performed to identify lncRNA and mRNA differentially expressed between HDMSC and ASMSC, which were then subjected to bioinformatics analysis and confirmed by quantitative real-time PCR (qRT-PCR) assays. In addition, coding-non-coding gene co-expression (CNC) networks were constructed to examine the relationships between the lncRNA and mRNA expression patterns. RESULTS: A total of 520 lncRNA and 665 mRNA were differentially expressed in osteogenically differentiated ASMSC compared with HDMSC. Bioinformatics analysis revealed 64 signaling pathways with significant differences, including transforming growth factor-β signaling. qRT-PCR assays confirmed the reliability of the microarray data. The CNC network indicated that 4 differentially expressed lncRNA, including lnc-ZNF354A-1, lnc-LIN54-1, lnc-FRG2C-3, and lnc-USP50-2 may be involved in the abnormal osteogenic differentiation of ASMSC. CONCLUSION: Our study characterized the differential lncRNA and mRNA expression profiles of osteogenically differentiated ASMSC and identified 4 lncRNA that may participate in the abnormal osteogenic differentiation of ASMSC. These results provide insight into the pathogenesis of pathological osteogenesis in AS.
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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 | 0,000 |
| 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 ».