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Enregistrement W3132361287 · doi:10.1111/evj.13440

Metabolism and global protein glycosylation are differentially expressed in healthy and osteoarthritic equine carpal synovial fluid

2021· article· en· W3132361287 sur OpenAlexaff
Kira J. Noordwijk, Rui Qin, M Díaz-Rubio, Sheng Zhang, Jin Su, Lara K. Mahal

Notice bibliographique

RevueEquine Veterinary Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of General Medical SciencesFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésSynovial fluidOsteoarthritisCarpal JointMedicineHorseMetabolomicsGlycosylationPathologyInternal medicineImmunologyChemistryBioinformaticsBiochemistryBiologyWristAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Carpal osteochondral fragmentation and subsequent post-traumatic osteoarthritis (PTOA) are leading causes of wastage in the equine athlete. Identification of synovial fluid biomarkers could contribute to the diagnosis and understanding of osteoarthritis (OA) pathophysiology. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify differentially expressed metabolic and glycosylation pathways in synovial fluid from healthy horses and horses with naturally occurring carpal OA. STUDY DESIGN: Cross-sectional, in vivo metabolomics and glycomics study. METHODS: In cohort 1, carpal synovial fluid (n = 12 horses; n = 6 healthy, n = 6 OA) was analysed using high-resolution liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS). In cohort 2 (n = 40 horses; n = 20 healthy, n = 20 OA), carpal synovial fluid was analysed using lectin microarrays and a lubricin sandwich ELISA. RESULTS: Metabolomic analysis identified >4900 LC-MS features of which 84 identifiable metabolites were differentially expressed (P < .05) between healthy and OA joints, including key pathways related to inflammation (histidine and tryptophan metabolism), oxidative stress (arginine biosynthesis) and collagen metabolism (lysine metabolism). Principle Component Analysis and Partial Least Squares Discriminant Analysis demonstrated separation between healthy and OA synovial fluid. Lectin microarrays identified distinct glycosylation patterns between healthy and OA synovial fluid, including increased Core 1/Core 3 O-glycosylation, increased α-2,3 sialylation and decreased α-1,2 fucosylation in OA. O-glycans predominated over N-glycans in all synovial fluid samples, and synovial fluid lubricin was increased in OA joints as compared to controls. MAIN LIMITATIONS: The sample size in cohort 1 was limited, and there is inherent variation in severity and duration of joint injury in naturally occurring OA. However, LC-MS identified up to 5000 unique features. CONCLUSIONS: These data suggest new potential diagnostic and therapeutic targets for equine OA. Future targeted metabolomic and glycomic studies should be performed to verify these results. Lectin microarrays could be investigated as a potential screening tool for the diagnosis and therapeutic monitoring of equine OA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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