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Enregistrement W2886616492 · doi:10.1186/s12931-018-0857-1

Comprehensive gene expression profiling identifies distinct and overlapping transcriptional profiles in non-specific interstitial pneumonia and idiopathic pulmonary fibrosis

2018· article· en· W2886616492 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensVictoria HospitalUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryCanadian Institutes of Health ResearchLawson Health Research InstituteF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésIdiopathic pulmonary fibrosisGene expression profilingBiologyPulmonary fibrosisGeneGene expressionUsual interstitial pneumoniaFibrosisPneumoniaGeneticsPathologyComputational biologyMedicineLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The clinical-radiographic distinction between idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and non-specific interstitial pneumonia (NSIP) is challenging. We sought to investigate the gene expression profiles of IPF and NSIP vs. normal controls. METHODS: Gene expression from explanted lungs of patients with IPF (n = 22), NSIP (n = 10) and from normal controls (n = 11) was assessed. Microarray analysis included Significance Analysis of Microarray (SAM), Ingenuity Pathway, Gene-Set Enrichment and unsupervised hierarchical clustering analyses. Immunohistochemistry and serology of proteins of interest were conducted. RESULTS: NSIP cases were significantly enriched for genes related to mechanisms of immune reaction, such as T-cell response and recruitment of leukocytes into the lung compartment. In IPF, in contrast, these involved senescence, epithelial-to-mesenchymal transition, myofibroblast differentiation and collagen deposition. Unlike the IPF group, NSIP cases exhibited a strikingly homogenous gene signature. Clustering analysis identified a subgroup of IPF patients with intermediate and ambiguous expression of SAM-selected genes, with the interesting upregulation of both NSIP-specific and senescence-related genes. Immunohistochemistry for p16, a senescence marker, on fibroblasts differentiated most IPF cases from NSIP. Serial serum levels of periostin, a senescence effector, predicted clinical progression in a cohort of patients with IPF. CONCLUSIONS: Comprehensive gene expression profiling in explanted lungs identifies distinct transcriptional profiles and differentially expressed genes in IPF and NSIP, supporting the notion of NSIP as a standalone condition. Potential gene and protein markers to discriminate IPF from NSIP were identified, with a prominent role of senescence in IPF. The finding of a subgroup of IPF patients with transcriptional features of both NSIP and senescence raises the hypothesis that "senescent" NSIP may represent a risk factor to develop superimposed IPF.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,277 · 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