Lung Fibrosis: Drug Screening and Disease Biomarker Identification with a Lung Slice Culture Model and Subtracted cDNA Library
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary fibrosis is a progressive and irreversible disorder with no appropriate cure. A practical and effective experimental model that recapitulates the disease will greatly benefit the research community and, ultimately, patients. In this study, we tested the lung slice culture (LSC) system for its potential use in drug screening and disease biomarker identification. Fibrosis was induced by treating rat lung slices with 1ng/ml TGF-β1 and 2.5μM CdCl2, quantified by measuring the content of hydroxyproline, and confirmed by detecting the expression of collagen type III alpha 1 (Col3α1) and connective tissue growth factor (CTGF) genes. The anti-fibrotic effects of pirfenidone, spironolactone and eplerenone were assessed by their capability to reduce hydroxyproline content. A subtractive hybridisation technique was used to create two cDNA libraries (subtracted and unsubtracted) from lung slices. The housekeeping gene glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) was employed to assess the subtraction efficiency of the subtracted cDNA library. Clones from the two libraries were sequenced and the genes were identified by performing a BLAST search on the NCBI GenBank database. Furthermore, the relevance of the genes to fibrosis formation was verified. The results presented here show that fibrosis was effectively induced in cultured lung slices, which exhibited significantly elevated levels of hydroxyproline and Col3α1/CTGF gene expression. Several inhibitors have demonstrated their anti-fibrotic effects by significantly reducing hydroxyproline content. The subtracted cDNA library, which was enriched for differentially expressed genes, was used to successfully identify genes associated with fibrosis. Collectively, the results indicate that our LSC system is an effective model for the screening of drug candidates and for disease biomarker identification.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».