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Enregistrement W3155572328 · doi:10.1002/lary.29551

<scp>RNA</scp> Sequencing and Pathways Analyses of Middle Ear Epithelia From Patients With Otitis Media

2021· article· en· W3155572328 sur OpenAlexaff
Kaleigh A. Stabenau, Michael T. Zimmermann, Angela Mathison, Atefeh Zeighami, Tina L. Samuels, Robert H. Chun, Blake C. Papsin, Michael E. McCormick, Nikki Johnston, Joseph E. Kerschner

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésOtitisRNAMiddle earBiologyMicrobiologyMedicineComputational biologyAnatomyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Otitis media (OM) is the most common pediatric diagnosis in the United States. However, our understanding of the molecular pathogenesis of OM remains relatively poor. Investigation of molecular pathways involved in OM may improve the understanding of this disease process and elucidate novel therapeutic targets. In this study, RNA sequencing (RNA-Seq) was used to discern cellular changes associated with OME compared to healthy middle ear epithelium (MEE). STUDY DESIGN: Ex vivo case-control translational. METHODS: Middle ear epithelia was collected from five pediatric patients diagnosed with OME undergoing tympanostomy tube placement and five otherwise healthy pediatric patients undergoing cochlear implantation. Specimens underwent RNA-Seq and pathways analyses. RESULTS: A total of 1,292 genes exhibited differential expression in MEE from OME patients compared to controls including genes involved in inflammation, immune response to bacterial OM pathogens, mucociliary clearance, regulation of proliferation and transformation, and auditory cell differentiation. Top networks identified in OME were organismal injury and abnormalities, cell morphology, and auditory disease. Top Ingenuity canonical pathways identified were axonal guidance signaling, which contains genes associated with auditory development and disease and nicotine degradation II and III pathways. Associated upstream regulators included β-estradiol, dexamethasone, and G-protein-coupled estrogen receptor-1 (GPER1), which are associated with otoprotection or inflammation during insult. CONCLUSIONS: RNA-Seq demonstrates differential gene expression in MEE from patients with OME compared to healthy controls with important implications for infection susceptibility, hearing loss, and a role for tobacco exposure in the development and/or severity of OME in pediatric patients. LEVEL OF EVIDENCE: 4 Laryngoscope, 131:2590-2597, 2021.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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