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Enregistrement W2761256631 · doi:10.24870/cjb.2017-a86

A comparative study between infectious and systemic inflammation

2017· article· en· W2761256631 sur OpenAlexvenueno aff
Anindhya Sundar Das, Arijita Sarkar, Manoj K. Sarma, Zhumur Ghosh, Rupak Mukhopadhyay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystemic inflammationInflammationMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activation of innate immune system may occur as a result of either external (mostly infection-mediated inflammation) or internal factors (systemic inflammation). Distinct stimuli act on the immune cells to induce diverse pathways leading to characteristic gene expressions in these cases. Bacterial inflammation, caused primarily by its lipopolysaccharides (LPS), conceives an array of diseases including intestinal bowel disease (IBD), ulcerative colitis and sepsis. In contrast, release of pro-inflammatory cytokines such as IL-6 or TNF-α leads to chronic inflammatory diseases, for example, rheumatoid arthritis (RA), juvenile idiopathic arthritis, Castleman’s disease, etc. It is important to understand the signatures of infectious and systemic gene expression for better designing of treatment regime against inflammatory diseases. To understand the distinctive pattern of gene expression between infectious inflammation and systemic inflammation, THP-1 macrophages were treated individually with LPS (100 ng/mL), IL-6 (50 ng/mL) or TNF-α (10 ng/mL) and global transcriptomic analysis was performed using Agilent’s human 8x15K array. The common set of differentially expressed genes in IL-6 and TNF-α-treated cohorts were compared with LPS-treated cohorts. Our analysis revealed that 2743 and 150 genes contributed to LPS-mediated inflammation and systemic inflammation with respect to untreated samples, respectively (fold change ≥ 1.5). 868 commonly expressed genes contributed to systemic inflammation with respect to LPS-mediated inflammation. Among these commonly expressed genes, only 68 genes were observed to contribute to both types of inflammation, suggesting their importance in activation of diverse pathways in LPS-mediated and systemic inflammation. A detailed functional annotation of these genes revealed that EGR1, JUN, NF-kB, REL, STAT-1 and BCL-3 are important transcription factors (TFs) for distinctive signatures between these two types of inflammation. In addition, these TFs were found to be involved in innate immune response. Further investigation into the gene expression dataset from rheumatoid arthritis patients (treated with anti-TNF-α antibody) revealed 24 genes which are present within these 68 genes having an inverse mode of expression. This observation suggests the importance of these 24 genes for designing novel therapeutic targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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