Novel insights into systemic autoimmune rheumatic diseases using shared molecular signatures and an integrative analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We undertook this study to identify DNA methylation signatures of three systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs), namely rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, and systemic sclerosis, compared to healthy controls. Using a careful design to minimize confounding, we restricted our study to subjects with incident disease and performed our analyses on purified CD4+ T cells, key effector cells in SARD. We identified differentially methylated (using the Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip array) and expressed (using the Illumina TruSeq stranded RNA-seq protocol) sites between cases and controls, and investigated the biological significance of this SARD signature using gene annotation databases. We recruited 13 seropositive rheumatoid arthritis, 19 systemic sclerosis, 12 systemic lupus erythematosus subjects, and 8 healthy controls. We identified 33 genes that were both differentially methylated and expressed (26 over- and 7 under-expressed) in SARD cases versus controls. The most highly overexpressed gene was CD1C (log fold change in expression = 1.85, adjusted P value = 0.009). In functional analysis (Ingenuity Pathway Analysis), the top network identified was lipid metabolism, molecular transport, small molecule biochemistry. The top canonical pathways included the mitochondrial L-carnitine shuttle pathway (P = 5E-03) and PTEN signaling (P = 8E-03). The top upstream regulator was HNF4A (P = 3E-05). This novel SARD signature contributes to ongoing work to further our understanding of the molecular mechanisms underlying SARD and provides novel targets of interest.
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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 | 0,001 |
| 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 découle