The DNA repair transcriptome in severe COPD
Notice bibliographique
Résumé
Inadequate DNA repair is implicated in the pathogenesis of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). However, the mechanisms that underlie inadequate DNA repair in COPD are poorly understood. We applied an integrative genomic approach to identify DNA repair genes and pathways associated with COPD severity.We measured the transcriptomic changes of 419 genes involved in DNA repair and DNA damage tolerance that occur with severe COPD in three independent cohorts (n=1129). Differentially expressed genes were confirmed with RNA sequencing and used for patient clustering. Clinical and genome-wide transcriptomic differences were assessed following cluster identification. We complemented this analysis by performing gene set enrichment analysis, Z-score and weighted gene correlation network analysis to identify transcriptomic patterns of DNA repair pathways associated with clinical measurements of COPD severity.We found 15 genes involved in DNA repair and DNA damage tolerance to be differentially expressed in severe COPD. K-means clustering of COPD cases based on this 15-gene signature identified three patient clusters with significant differences in clinical characteristics and global transcriptomic profiles. Increasing COPD severity was associated with downregulation of the nucleotide excision repair pathway.Systematic analysis of the lung tissue transcriptome of individuals with severe COPD identified DNA repair responses associated with disease severity that may underlie COPD pathogenesis.
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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 | 0,000 |
| 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 ».