Identification of Key Genes and Pathways in Osteoarthritis via Bioinformatic Tools: An Updated Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Osteoarthritis (OA) is a severe and common degenerative disease; however, the exact pathology of OA is undefined. Our study is designed to investigate the underlying molecular mechanism of OA with bioinformatic tools. DESIGN: Three updated GEO datasets: GSE55235, GSE55457, and GSE82107 were selected for data analyzing. R software was utilized to screen and confirm the candidate differentially expressed genes in the development of OA. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway were performed to identify the enriched GO terms and signaling pathways. Protein and protein interaction (PPI) models were built to observe the connected relationship among each potential protein. RESULTS: A total of 113 upregulated genes and 161 downregulated genes were found by integrating 3 datasets. GO enrichment indicated that cell differentiation, cellular response to starvation, and negative regulation of phosphorylation were important biological processes. KEGG enrichment indicated that FoxO, IL-17 signaling pathways, and osteoclast differentiation mainly participated in the progression of OA. Combining the molecular function and PPI results, ubiquitylation was identified as a pivotal bioactive reaction involved in OA. CONCLUSION: Our study provided updated candidate genes and pathways of OA, which may benefit further research and treatment for 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».