Integrating the skin and blood transcriptomes and serum proteome in hidradenitis suppurativa reveals complement dysregulation and a plasma cell signature
Notice bibliographique
Résumé
Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic skin disease of the pilo-sebaceous apocrine unit characterized by significant inflammation and an impaired quality of life. The pathogenesis of HS remains unclear. To determine the HS skin and blood transcriptomes and HS blood proteome, patient data from previously published studies were analysed and integrated from a cohort of patients with moderate to severe HS (n = 17) compared to healthy volunteers (n = 10). The analysis utilized empirical Bayes methods to determine differentially expressed genes (DEGs) (fold change (FCH) >2.0 and false discovery rate (FDR) <0.05), and differentially expressed proteins (DEPs) (FCH>1.5, FDR<0.05). In the HS skin transcriptome (lesional skin compared to non-lesional skin), there was an abundance of immunoglobulins, antimicrobial peptides, and an interferon signature. Gene-sets related to Notch signalling and Interferon pathways were differentially activated in lesional compared to non-lesional skin. CIBERSORT analysis of the HS skin transcriptome revealed a significantly increased proportion of plasma cells in lesional skin. In the HS skin and blood transcriptomes and HS blood proteome, gene-sets related to the complement system changed significantly (FDR<0.05), with dysregulation of complement-specific DEGs and DEPs. These data point towards an exaggerated immune response in lesional skin that may be responding to commensal cutaneous bacterial presence and raise the possibility that this may be an important driver of HS disease progression.
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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 | 0,000 | 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 ».