Comprehensive Expression Analysis of microRNAs and mRNAs in Synovial Tissue from a Mouse Model of Early Post-Traumatic Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the molecular processes involved in driving osteoarthritis disease progression we characterized expression profiles of microRNAs (miRNA) and mRNAs in synovial tissue from a post-traumatic OA mouse model. OA was induced in 10-12 week old male C57BL6 mice by bilateral surgical destabilization of the medial meniscus (DMM). RNA isolated from the anterior synovium of mice at 1 and 6 weeks post-surgery was subject to expression profiling using Agilent microarrays and qPCR. OA severity was determined histologically. Anterior and posterior synovitis decreased with post-operative time after sham and DMM. No differences in synovitis parameters were evident between sham and DMM in the anterior synovium at either time. While expression profiling revealed 394 miRNAs were dysregulated between 1 and 6 week time-points in the anterior synovium, there were no significant changes in miRNA or mRNA expression between DMM and sham mice at both time-points. Bioinformatic analysis of the miRNAs and mRNAs differentially expressed in tandem with the resolution of anterior synovial inflammation revealed similar biological processes and functions, including organismal injury, connective tissue disorder and inflammatory responses. Our data demonstrates that early OA-specific patterns of synovial miRNAs or mRNAs dysregulation could not be identified in this model of post-traumatic OA.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».