Long ncRNA Landscape in the Ileum of Treatment-Naive Early-Onset Crohn Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long noncoding RNAs (lncRNA) are key regulators of gene transcription and many show tissue-specific expression. We previously defined a novel inflammatory and metabolic ileal gene signature in treatment-naive pediatric Crohn disease (CD). We now extend our analyses to include potential regulatory lncRNA. Methods: Using RNAseq, we systematically profiled lncRNAs and protein-coding gene expression in 177 ileal biopsies. Co-expression analysis was used to identify functions and tissue-specific expression. RNA in situ hybridization was used to validate expression. Real-time polymerase chain reaction was used to test lncRNA regulation by IL-1β in Caco-2 enterocytes. Results: We characterize widespread dysregulation of 459 lncRNAs in the ileum of CD patients. Using only the lncRNA in discovery and independent validation cohorts showed patient classification as accurate as the protein-coding genes, linking lncRNA to CD pathogenesis. Co-expression and functional annotation enrichment analyses across several tissues and cell types 1showed that the upregulated LINC01272 is associated with a myeloid pro-inflammatory signature, whereas the downregulated HNF4A-AS1 exhibits association with an epithelial metabolic signature. We confirmed tissue-specific expression in biopsies using in situ hybridization, and validated regulation of prioritized lncRNA upon IL-1β exposure in differentiated Caco-2 cells. Finally, we identified significant correlations between LINC01272 and HNF4A-AS1 expression and more severe mucosal injury. Conclusions: We systematically define differentially expressed lncRNA in the ileum of newly diagnosed pediatric CD. We show lncRNA utility to correctly classify disease or healthy states and demonstrate their regulation in response to an inflammatory signal. These lncRNAs, after mechanistic exploration, may serve as potential new tissue-specific targets for RNA-based interventions.
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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) | 0,000 | 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 ».