Shared and Distinctive Transcriptomic and Proteomic Pathways in Adult and Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Transcript and protein expression were interrogated to examine gene locus and pathway regulation in the peripheral blood of active adult dermatomyositis (DM) and juvenile DM patients receiving immunosuppressive therapies. METHODS: Expression data from 14 DM and 12 juvenile DM patients were compared to matched healthy controls. Regulatory effects at the transcript and protein level were analyzed by multi-enrichment analysis for assessment of affected pathways within DM and juvenile DM. RESULTS: Expression of 1,124 gene loci were significantly altered at the transcript or protein levels across DM or juvenile DM, with 70 genes shared. A subset of interferon-stimulated genes was elevated, including CXCL10, ISG15, OAS1, CLEC4A, and STAT1. Innate immune markers specific to neutrophil granules and neutrophil extracellular traps were up-regulated in both DM and juvenile DM, including BPI, CTSG, ELANE, LTF, MPO, and MMP8. Pathway analysis revealed up-regulation of PI3K/AKT, ERK, and p38 MAPK signaling, whose central components were broadly up-regulated in DM, while peripheral upstream and downstream components were differentially regulated in both DM and juvenile DM. Up-regulated components shared by DM and juvenile DM included cytokine:receptor pairs LGALS9:HAVCR2, LTF/NAMPT/S100A8/HSPA1A:TLR4, CSF2:CSF2RA, EPO:EPOR, FGF2/FGF8:FGFR, several Bcl-2 components, and numerous glycolytic enzymes. Pathways unique to DM included sirtuin signaling, aryl hydrocarbon receptor signaling, protein ubiquitination, and granzyme B signaling. CONCLUSION: The combination of proteomics and transcript expression by multi-enrichment analysis broadened the identification of up- and down-regulated pathways among active DM and juvenile DM patients. These pathways, particularly those which feed into PI3K/AKT and MAPK signaling and neutrophil degranulation, may be potential therapeutic targets.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».