Global transcriptome profiling of mild relapsing‐remitting versus primary progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».