Comparative transcriptomics in human COPD reveals dysregulated genes uniquely expressed in ferrets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a progressive lung disease with poor treatment options. However, most mouse models of COPD produce a primarily emphysematous disease not recapitulating clinically meaningful COPD features like chronic bronchitis. METHODS: Wild-type ferrets (Mustela putorius furo) were divided randomly into two groups: whole body cigarette smoke exposure and air controls. Ferrets were exposed to smoke from 1R6F research cigarettes, twice daily for six months. RNA-sequencing was performed on RNA isolated from lung tissue. Comparative transcriptomics analyses of COPD in ferrets, mice, and humans were done to find the uniquely expressed genes. Further, Real-time PCR was performed to confirmed RNA-Seq data on multiple selected genes. RESULTS: RNA-sequence analysis identified 420 differentially expressed genes (DEGs) that were associated with the development of COPD in ferrets. By comparative analysis, we identified 25 DEGs that are uniquely expressed in ferrets and humans, but not mice. Among DEGs, a number were related to mucociliary clearance (NEK-6, HAS1, and KL), while others have been correlated with abnormal lung function (IL-18), inflammation (TREM1, CTSB), or oxidative stress (SRX1, AHRR). Multiple cellular pathways were aberrantly altered in the COPD ferret model, including pathways associated with COPD pathogenesis in humans. Validation of these selected unique DEGs using real-time PCR demonstrated > absolute 2-fold changes in mRNA versus air controls, consistent with RNA-seq analysis. CONCLUSION: Cigarette smoke-induced COPD in ferrets modulates gene expression consistent with human COPD and suggests that the ferret model may be uniquely well suited for the study of aspects of the disease.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle