An Integrative miRNA-mRNA Expression Analysis Reveals Striking Transcriptomic Similarities between Severe Equine Asthma and Specific Asthma Endotypes in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Severe equine asthma is an incurable obstructive respiratory condition affecting 10-15% of horses in temperate climates. Upon exposure to airborne antigens from hay feeding, affected horses show neutrophilic airway inflammation and bronchoconstriction, leading to increased respiratory effort. The resulting implications range from welfare concerns to economic impacts on equestrian sports and horse breeding. Immunological and pathophysiological characteristics of severe equine asthma show important parallels with allergic and severe neutrophilic human asthma. Our study aimed at investigating regulatory networks underlying the pathophysiology of the disease by profiling miRNA and mRNA expression in lung tissue samples from asthmatic horses compared with healthy controls. We sequenced small RNAs and mRNAs from lungs of seven asthmatic horses in exacerbation, five affected horses in remission, and eight healthy control horses. Our comprehensive differential expression analyses, combined with the miRNA-mRNA negative correlation approach, revealed a strong similarity on the transcriptomic level between severe equine asthma and severe neutrophilic asthma in humans, potentially through affecting Th17 cell differentiation. This study also showed that several dysregulated miRNAs and mRNAs are involved in airway remodeling. These results present a starting point for a better transcriptomic understanding of severe equine asthma and its similarities to asthma in humans.
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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) | 0,001 | 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 ».