The genetic and epigenetic landscapes of the epithelium in asthma
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is a global health problem with increasing prevalence. The airway epithelium is the initial barrier against inhaled noxious agents or aeroallergens. In asthma, the airway epithelium suffers from structural and functional abnormalities and as such, is more susceptible to normally innocuous environmental stimuli. The epithelial structural and functional impairments are now recognised as a significant contributing factor to asthma pathogenesis. Both genetic and environmental risk factors play important roles in the development of asthma with an increasing number of genes associated with asthma susceptibility being expressed in airway epithelium. Epigenetic factors that regulate airway epithelial structure and function are also an attractive area for assessment of susceptibility to asthma. In this review we provide a comprehensive discussion on genetic factors; from using linkage designs and candidate gene association studies to genome-wide association studies and whole genome sequencing, and epigenetic factors; DNA methylation, histone modifications, and non-coding RNAs (especially microRNAs), in airway epithelial cells that are functionally associated with asthma pathogenesis. Our aims were to introduce potential predictors or therapeutic targets for asthma in airway epithelium. Overall, we found very small overlap in asthma susceptibility genes identified with different technologies. Some potential biomarkers are IRAKM, PCDH1, ORMDL3/GSDMB, IL-33, CDHR3 and CST1 in airway epithelial cells. Recent studies on epigenetic regulatory factors have further provided novel insights to the field, particularly their effect on regulation of some of the asthma susceptibility genes (e.g. methylation of ADAM33). Among the epigenetic regulatory mechanisms, microRNA networks have been shown to regulate a major portion of post-transcriptional gene regulation. Particularly, miR-19a may have some therapeutic potential.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».