MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4376131764 · doi:10.1186/s12931-023-02436-z

Integrated bulk and single-cell RNA-sequencing reveals SPOCK2 as a novel biomarker gene in the development of congenital pulmonary airway malformation

2023· article· en· W4376131764 sur OpenAlexaff
Zheng Tan, Fengxia Li, Qiang Chen, Hongyu Chen, Ziru Xue, Jian Zhang, Yue Gao, Liang Liang, Ting Huang, Shouhua Zhang, Jianhua Li, Qiang Shu, Yu Lan

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesZhejiang UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiomarkerGeneAirwayRNABiologyGene expressionCellComputational biologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Congenital pulmonary airway malformation (CPAM) is the most frequent pulmonary developmental malformation and the pathophysiology remains poorly understood. This study aimed to identify the characteristic gene expression patterns and the marker genes essential to CPAM. METHODS: Tissues from the cystic area displaying CPAM and the area of normal appearance were obtained during surgery. Bulk RNA sequencing (RNA-seq) and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) were performed for integrating analysis. Iterative weighted gene correlation network analysis (iWGCNA) was used to identify specifically expressed genes to CPAM. RESULTS: In total, 2074 genes were significantly differentially expressed between the CPAM and control areas. Of these differentially expressed genes (DEGs), 1675 genes were up-regulated and 399 genes were down-regulated. Gene ontology analysis revealed these DEGs were specifically enriched in ciliated epithelium and involved in immune response. We also identified several CPAM-related modules by iWGCNA, among them, P15_I4_M3 module was the most influential module for distinguishing CPAMs from controls. By combining the analysis of the expression dataset from RNA-seq and scRNA-seq, SPOCK2, STX11, and ZNF331 were highlighted in CPAM. CONCLUSIONS: Through our analysis of expression datasets from both scRNA-seq and bulk RNA-seq of tissues obtained from patients with CPAM, we identified the characteristic gene expression patterns associated with the condition. Our findings suggest that SPOCK2 could be a potential biomarker gene for the diagnosis and therapeutic target in the development of CPAM, whereas STX11 and ZNF331 might serve as prognostic markers for this condition. Further investigations with larger samples and function studies are necessary to confirm the involvement of these genes in CPAM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations49
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRespiratory ResearchMême sujetCongenital Diaphragmatic Hernia StudiesTravaux en français237 207