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Enregistrement W4214896957 · doi:10.1186/s13223-022-00656-4

Identification of gene biomarkers with expression profiles in patients with allergic rhinitis

2022· article· en· W4214896957 sur OpenAlexvenueno aff
Yun Hao, Boqian Wang, Jinming Zhao, Ping Wang, Yali Zhao, Xiangdong Wang, Yan Zhao, Luo Zhang

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZhejiang Province Public Welfare Technology Application Research ProjectNational Major Science and Technology Projects of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaMedical and Life Sciences Research Fund
Mots-clésIdentification (biology)GeneGene expressionComputational biologyMedicineImmunologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic rhinitis (AR) is an upper respiratory tract inflammation disease caused by IgE-mediated reactions against inhaled allergens. The incidence of AR is significantly increasing throughout the world. Hence, more specific, and sensitive gene biomarkers and understanding the underlying pathways are necessary to further explore the AR pathogenesis. OBJECTIVE: To identify gene biomarkers in nasal mucosa and in blood from AR patients which could be used in AR diagnosis. METHODS: The gene expression profiles of GSE43523 from nasal epithelial cells and GSE75011 from Th2-enriched CD4+ T cells in blood were downloaded from the Gene Expression Omnibus database. Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) analyses and protein-protein interaction (PPI) network analysis were conducted to investigate the functional changes of genes. The receiver operating characteristic (ROC) curves were used to assess the diagnostic values of the hub genes. Real-time quantitative PCR (RT-qPCR) was performed to validate the hub genes. RESULTS: Significant differentially enriched gene signatures in AR patients were identified in nasal epithelial cells (n-DEGs) and in blood (t-DEGs). Signatures associated with axoneme, extracellular matrix, collagen fibril organization, cell motility, calcium ion binding, and so on were more enriched in n-DEGs, whereas signatures associated with TNF signaling pathway, detoxification of inorganic compound, and cellular response to corticotropin-releasing hormone stimulus were enriched in t-DEGs. In addition, we identified 8 hub genes and 14 hub genes from n-DEGs and t-DEGs, respectively. The combination of POSTN in nasal mucosa and PENK and CDC25A in blood was constructed with a good AR predicting performance. The area under the curve (AUC) of the ROC curve of 3 hub genes' combination was 0.98 for AR diagnosis. CONCLUSION: This study utilized gene expression profiles and RT-qPCR validation on nasal mucosa and blood from AR patients to investigate the potential biomarkers for AR diagnosis.

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)0,000
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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