The study of gp130/the inflammatory factors regulating osteoclast differentiation in rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic immune disease characterized by synovitis and bone destruction. The osteoclasts play a critical role in pathologic bone loss during inflammatory arthritis. In this paper, we report that Interleukin (IL)-6, IL-6Rα/gp130, IL-11, IL-27, and Matrix Metallo Proteinases (MMP)-9 expression results in serum of the RA group were significantly higher than that of the control group. The gp130 positive cells in peripheral blood mononuclear cell (PBMC) and osteoclast-like cells (OLC) which had been induced with receptor activator of nuclear factor κB ligand (RANKL) in RA group were also higher than that in the control group. In addition, after OLC in RA group is cultured with anti-gp130 Monoclonal antibody (McAb), the IL-6 and MMP-9 expression in osteoclast supernatant insignificantly decreased. Meanwhile, the expression results of Tartrate Resistant Acid Phosphatase (TRAP)-positive cells and osteoclasts were also decreased significantly. Our study suggests that regulating gp130 receptor can be used to control the differentiation and formation of osteoclasts, which provides a new clinical strategy for RA patients in the future.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».