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Enregistrement W2783121278 · doi:10.1111/ene.13565

Global transcriptome profiling of mild relapsing‐remitting versus primary progressive multiple sclerosis

2018· article· en· W2783121278 sur OpenAlexaff
Marcus Koch, Yaroslav Ilnytskyy, Andrey Golubov, Luanne M. Metz, V. Wee Yong, Olga Kovalchuk

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeMultiple sclerosisGene expressionGenePhenotypeGene expression profilingMedicineFold changeAntigen processingImmunologyBiological pathwayImmune systemChemokineBiologyGeneticsAntigen presentationT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Genetic research in multiple sclerosis (MS) mostly compares patients with MS with healthy controls, but does not differentiate between MS disease courses. We compared peripheral blood gene expression patterns between extremes of MS phenotypes, i.e. patients with mild relapsing-remitting MS (mRRMS) and primary progressive MS (PPMS). METHODS: We analyzed global gene expression profiles of peripheral blood samples of age- and gender-matched patients with mRRMS and PPMS. Detailed bioinformatic and gene set enrichment analysis, pathway and principle component analyses were used to identify differentially expressed genes and pathways. RESULTS: A total of 84 genes were significantly deregulated between the groups. Of those, 19 had been previously reported to be deregulated in patients with MS as compared with healthy controls, including major histocompatibility complex, interferon receptor 2 and interleukin 6 receptor. Detailed molecular pathway analysis revealed significant up-regulation of antigen processing and presentation, leukocyte transendothelial migration, nucleotide-binding oligomerization domain-like receptor signaling, chemokine signaling and down-regulation of RNA transport, spliceosome and aminoacyl-tRNA biosynthesis pathways in PPMS compared with mRRMS. CONCLUSION: Our analyses show significant differences between mRRMS and PPMS gene expression. Surprisingly, the differentially expressed genes were mostly involved in immunological and inflammatory pathways, suggesting that the difference in MS phenotypes is caused primarily by a difference in immune responses. It should be kept in mind that our analyses were in peripheral blood only, and that the observed differences in inflammatory pathways may be a substrate of the analysed tissue. Further research into gene expression differences between disease courses including analyses in central nervous system tissue is warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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