Osteoporosis Gene Interactome: A comprehensive in silico analysis
Notice bibliographique
Résumé
Today it is a challenge for clinicians and researchers to understand the comprehensive relationship between molecular and physical functioning of genes towards the progression of disease. Although genomic advancements have produced significant data to identify the genes involved in many complex diseases but a loop exists since a single gene is not attributable to a particular concept. In our work, we tried to find key neighbours involved in osteoporosis by analysing osteoporosis disease module (interactome) using both experimental and clinical methodologies which may also contain mechanisms that are collective with other disease modules. Our idea was strengthened by the findings of previous GWAS p-value studies wherein the level of gene expression was different in both diseased as well as normal conditions. We thus, constructed a gene-gene and protein-protein interaction network for 104 genes linked with 173 genetic variants (single nucleotide polymorphisms) that revealed significant hub proteins which might be fundamentally linked to disease pathogenesis. We further performed gene ontology and functional enrichment analysis followed by KEGG pathway analysis to analyze and validate the role of these genes for their pathophysiological and functional activities. Our analysis revealed the polymorphism in SOST and LRP5 genes as significant conservative SNPs which might have a substantial role in the onset of osteoporosis and its development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».