RNA sequencing reveals interacting key determinants of osteoarthritis acting in subchondral bone and articular cartilage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective The aim of this study was to identify key determinants of the interactive osteoarthritis (OA) pathophysiological processes of subchondral bone and cartilage. Methods We performed RNA sequencing on macroscopically preserved and lesioned OA subchondral bone of patients that underwent joint replacement surgery due to OA (N=24 pairs; 6 hips, 18 knees, RAAK-study). Unsupervised hierarchical clustering and differential expression analyses were performed. Results were combined with previously identified, differentially expressed genes in cartilage (partly overlapping samples) as well as with recently identified OA risk genes. Results We identified 1569 genes significantly differentially expressed between lesioned and preserved subchondral bone, including CNTNAP2 (FC=2.4, FDR=3.36×10 −5 ) and STMN2 (FC=9.6, FDR=3.36×10 −3 ). Among the identified genes, 305 were also differentially expressed and with same direction of effects in cartilage, including IL11 and CHADL , recently acknowledged OA susceptibility genes. Upon differential expression analysis stratifying for joint site, we identified 509 genes exclusively differentially expressed in subchondral bone of the knee, such as KLF11 and WNT4 . These exclusive knee genes were enriched for involvement in epigenetic processes, characterized by for instance HIST1H3J and HIST1H3H . Conclusion To our knowledge, we are the first to report on differential gene expression patterns of paired OA subchondral bone tissue using RNA sequencing. Among the most consistently differentially expressed genes with OA pathophysiology in both bone and cartilage were IL11 and CHADL. As these genes were recently also identified as robust OA risk genes they classify as attractive druggable targets acting on two OA disease relevant tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».