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Enregistrement W3005366639 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjaa021

A Pilot Integrative Analysis of Colonic Gene Expression, Gut Microbiota, and Immune Infiltration in Primary Sclerosing Cholangitis-Inflammatory Bowel Disease: Association of Disease With Bile Acid Pathways

2020· article· en· W3005366639 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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSurgical Reconstruction and Microbiology Research CentreUniversity of BirminghamDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationBirmingham Biomedical Research CentreUniversity Hospitals Birmingham NHS Foundation TrustCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésInflammatory bowel diseasePrimary sclerosing cholangitisTranscriptomeImmune systemMedicineUlcerative colitisColitisGene expression profilingMicrobiomeImmunologyInternal medicineGene expressionBiologyDiseaseGeneBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although a majority of patients with PSC have colitis [PSC-IBD; primary sclerosing cholangitis-inflammatory bowel disease], this is phenotypically different from ulcerative colitis [UC]. We sought to define further the pathophysiological differences between PSC-IBD and UC, by applying a comparative and integrative approach to colonic gene expression, gut microbiota and immune infiltration data. METHODS: Colonic biopsies were collected from patients with PSC-IBD [n = 10], UC [n = 10], and healthy controls [HC; n = 10]. Shotgun RNA-sequencing for differentially expressed colonic mucosal genes [DEGs], 16S rRNA analysis for microbial profiling, and immunophenotyping were performed followed by multi-omic integration. RESULTS: The colonic transcriptome differed significantly between groups [p = 0.01]. Colonic transcriptomes from HC were different from both UC [1343 DEGs] and PSC-IBD [4312 DEGs]. Of these genes, only 939 had shared differential gene expression in both UC and PSC-IBD compared with HC. Imputed pathways were predominantly associated with upregulation of immune response and microbial defense in both disease cohorts compared with HC. There were 1692 DEGs between PSC-IBD and UC. Bile acid signalling pathways were upregulated in PSC-IBD compared with UC [p = 0.02]. Microbiota profiles were different between the three groups [p = 0.01]; with inferred function in PSC-IBD also being consistent with dysregulation of bile acid metabolism. Th17 cells and IL17-producing CD4 cells were increased in both PSC-IBD and UC when compared with HC [p < 0.05]. Multi-omic integration revealed networks involved in bile acid homeostasis and cancer regulation in PSC-IBD. CONCLUSIONS: Colonic transcriptomic and microbiota analysis in PSC-IBD point toward dysregulation of colonic bile acid homeostasis compared with UC. This highlights important mechanisms and suggests the possibility of novel approaches in treating PSC-IBD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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