Metaanalysis Reveals Genetic Correlates of Osteoporosis Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Osteoporosis is a growing healthcare burden. By identifying osteoporosis-promoting genetic variations, we can spotlight targets for new pharmacologic therapies that will improve patient outcomes. In this metaanalysis, we analyzed mesenchymal stem cell (MSC) biomarkers in patients with osteoporosis. Methods. We employed our Search Tag Analyze Resource for the Gene Expression Omnibus (STARGEO) platform to conduct a metaanalysis to define osteoporosis pathogenesis. We compared 15 osteoporotic and 14 healthy control MSC samples. We then analyzed the genetic signature in Ingenuity Pathway Analysis. Results. The top canonical pathways identified that were statistically significant included the serine peptidase inhibitor kazal type 1 pancreatic cancer pathway, calcium signaling, pancreatic adenocarcinoma signaling, axonal guidance signaling, and glutamate receptor signaling. Upstream regulators involved in this disease process included ESR1 , dexamethasone, CTNNβ1, CREB1 , and ERBB2 . Conclusion. Although there has been extensive research looking at the genetic basis for inflammatory arthritis, very little literature currently exists that has identified genetic pathways contributing to osteoporosis. Our study has identified several important genes involved in osteoporosis pathogenesis including ESR1, CTNNβ1, CREB1 , and ERBB2. ESR1 has been shown to have numerous polymorphisms, which may play a prominent role in osteoporosis. The Wnt pathway, which includes the CTNNβ1 gene identified in our study, plays a prominent role in bone mass regulation. Wnt pathway polymorphisms can increase susceptibility to osteoporosis. Our analysis also suggests a potential mechanism for ERBB2 in osteoporosis through Semaphorin 4D ( SEMA4D ). Our metaanalysis identifies several genes and pathways that can be targeted to develop new anabolic drugs for osteoporosis treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».