Identification of tissue-dependent proteins in knee OA synovial fluid
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: For many proteins from osteoarthritic synovial fluid, their intra-articular tissue of origin remains unknown. In this study we performed comparative proteomics to identify osteoarthritis-specific and joint tissue-dependent secreted proteins that may serve as candidates for osteoarthritis biomarker development on a tissue-specific basis. DESIGN: Protein secretomes of cartilage, synovium, Hoffa's fat pad and meniscus from knee osteoarthritis patients were determined using liquid chromatography tandem mass spectrometry, followed by label-free quantification. Validation of tissue-dependent protein species was conducted by ELISA on independent samples. Differential proteomes of osteoarthritic and non-osteoarthritic knee synovial fluids were obtained via similar proteomics approach, followed by ELISA validation. RESULTS: Proteomics revealed 64 proteins highly secreted from cartilage, 94 from synovium, 37 from Hoffa's fat pad and 21 from meniscus. Proteomic analyses of osteoarthritic vs non-osteoarthritic knee synovial fluid revealed 70 proteins with a relatively higher abundance and 264 proteins with a relatively lower abundance in osteoarthritic synovial fluid. Of the 70 higher abundance proteins, 23 were amongst the most highly expressed in the secretomes of a specific intra-articular tissue measured. Tissue-dependent release was validated for SLPI, C8, CLU, FN1, RARRES2, MATN3, MMP3 and TNC. Abundance in synovial fluid of tissue-dependent proteins was validated for IGF2, AHSG, FN1, CFB, KNG and C8. CONCLUSIONS: We identified proteins with a tissue-dependent release from intra-articular human knee OA tissues. A number of these proteins also had an osteoarthritis-specific abundance in knee synovial fluid. These proteins may serve as novel candidates for osteoarthritis biomarker development on a tissue-specific basis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».