Interaction network of differentially expressed genes between Kashin-Beck disease and osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the data of gene expression microarray by protein interaction network analysis, establish an interaction network of differentially expressed genes between Kashin-Beck disease (KBD) and osteoarthritis (OA) and choose the central nodes of the network. Methods The articular cartilage samples of degrees Ⅱ° and Ⅲ° KBD and OA patients were selected according to the national diagnosis criteria for KBD and the Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) for OA. Chondrocytes of 8 patients with KBD and 7 with OA were selected. About 1 000 different genes detected by gene expression microarray were inputted into STRING 9.1 database online for analysis and establishment of the interaction network. The interaction data were imported into Cytoscape 3.2.1 software for screening the central nodes of the network. KEGG database was exploited for pathway analysis and functional study of the central node genes, Real-time PCR (RT-PCR) was used for verification. Results The protein products of 334 differentially expressed genes between KBD and OA had interrelation, forming a complicated interaction network. About 150 central nodes were selected by Cytoscape 3.2.1 that involved in more than ten signal pathways involved in mitochondria, bone metabolism and inflammatory cytokine. Conclusion The interaction network of the differentially expressed genes between KBD and OA, especially the central nodes of this network, can provide clues to the mechanism and early diagnosis and molecular targeted therapy of KBD and OA. Key words: Kashin-Beck disease; Osteoarthritis; Interaction network; Central nodes
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».