Integrative epigenomics, transcriptomics and proteomics of patient chondrocytes reveal genes and pathways involved in osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Osteoarthritis (OA) is a common disease characterized by cartilage degeneration and joint remodeling. The underlying molecular changes underpinning disease progression are incompletely understood, but can be characterized using recent advances in genomics technologies, as the relevant tissue is readily accessible at joint replacement surgery. Here we investigate genes and pathways that mark OA progression, combining genome-wide DNA methylation, RNA sequencing and quantitative proteomics in isolated primary chondrocytes from matched intact and degraded articular cartilage samples across twelve patients with OA undergoing knee replacement surgery. Results We identify 49 genes differentially regulated between intact and degraded cartilage at multiple omics levels, 16 of which have not previously been implicated in OA progression. Using independent replication datasets, we replicate statistically significant signals and show that the direction of change is consistent for over 90% of differentially expressed genes and differentially methylated CpG probes. Three genes are differentially regulated across all 3 omics levels: AQP1 , COL1A1 and CLEC3B , and all three have evidence implicating them in OA through animal or cellular model studies. Integrated pathway analysis implicates the involvement of extracellular matrix degradation, collagen catabolism and angiogenesis in disease progression. All data from these experiments are freely available as a resource for the scientific community. Conclusions This work provides a first integrated view of the molecular landscape of human primary chondrocytes and identifies key molecular players in OA progression that replicate across independent datasets, with evidence for translational potential.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».