SnoRNA signatures in cartilage ageing and osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis presents as a change in the chondrocyte phenotype and an imbalance between anabolic and catabolic processes. Age affects its onset and progression. Small nucleolar RNAs (SnoRNAs) direct chemical modification of RNA substrates to fine-tune spliceosomal and rRNA function, accommodating changing requirements for splicing and protein synthesis during health and disease. Articular cartilage from young, old and OA knees was used in a microarray study to identify alterations in snoRNA expression. Changes in snoRNAs in osteoarthritis-like conditions were studied in chondrocytes using interleukin-1 and osteoarthritic synovial fluid. SNORD26 and SNORD96A knockdown and overexpression were undertaken using antisense oligonucleotides and overexpression plasmids. We identified panels of snoRNAs differentially expressed due to ageing (including SNORD96A, SNORD44) and osteoarthritis (including SNORD26 and SNORD116). In vitro experiments using osteoarthritis-like conditions affected snoRNA expression. Knockdown or overexpression of SNORD26 or SNORD96A resulted in changes in chondrogenic, hypertrophic, rRNA and osteoarthritis related gene expression. We demonstrate that snoRNA expression changes in cartilage ageing, and osteoarthritis and in osteoarthritis-like conditions, and when the expression of these snoRNAs is altered this affects chondrogenic and hypertrophic gene expression. Thus, we propose an additional dimension in the molecular mechanisms underlying cartilage ageing and osteoarthritis through the dysregulation of snoRNAs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».