Differentially Expressed Inflammation-Regulating MicroRNAs in Oligoarticular Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate microRNA expression in synovial fluid (SF), plasma, and leukocytes from patients with juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: MicroRNA expression in pooled JIA plasma and SF was assessed by absolute quantitative droplet digital PCR array. The results were validated in individual patient samples. MicroRNA content in leukocytes and extracellular vesicles was evaluated by real-time PCR in JIA blood and SF. Blood microRNA expression was compared with healthy controls (HCs). Principal component analysis was used to profile JIA plasma and SF microRNAs, and the potential biological consequences of microRNA dysregulation were investigated by pathway analysis. RESULTS: MiR-15a-5p and miR-409-3p levels were higher in JIA plasma than in HC plasma. JIA SF contained elevated levels of miR-21-5p, miR-27a-3p, miR-146b-5p, miR-155-5p, and miR-423-5p, and decreased miR-192-5p and miR-451a, compared to JIA plasma. Extracellular vesicle analysis demonstrated variable encapsulation among selected microRNAs, with only miR-155-5p being represented substantially in extracellular vesicles. SF leukocytes also had higher expression of miR-21-5p, miR-27a-3p, miR-146b-5p, and miR-155-5p, and lower expression of miR-409-3p and miR-451a, relative to blood. No differences were observed between JIA and HC blood leukocytes. Clusters of microRNAs were commonly altered in JIA joint fluid and leukocytes compared to JIA blood samples. In silico analysis predicted that differentially expressed microRNAs in JIA target the transforming growth factor (TGF)-β pathway. CONCLUSION: The expression of multiple microRNAs is dysregulated in JIA both locally and systemically, which may inhibit the TGF-β pathway. These findings advance our knowledge of JIA immunopathogenesis and may lead to the development of targeted therapies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».