Network proteomic analysis identifies inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain 4 during early human Achilles tendon healing as a prognostic biomarker of good long-term outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The suboptimal or protracted regeneration of injured connective tissues often results in significant dysfunction, pain, and functional disability. Despite the prevalence of the condition, few studies have been conducted which focused on biomarkers or key molecules involved in processes governing healing outcomes. To gain insight into injured connective tissue repair, and using the Achilles tendon as a model system, we utilized quantitative proteomic and weighted co-expression network analysis of tissues acquired from Achilles tendon rupture (ATR) patients with different outcomes at 1-year postoperatively. Two modules were detected to be associated with prognosis. The initial analysis identified inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain 4 (ITIH4) as a biomarker or hub protein positively associated with better healing outcomes. Additional analysis identified the beneficial role of ITIH4 in inflammation, cell viability, apoptosis, proliferation, wound healing, and for the synthesis of type I collagen in cultured fibroblasts. Functionally, the effects of ITIH4 were found to be mediated by peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) signaling pathways. Taken together, these findings suggest that ITIH4 plays an important role in processes of connective tissue repair and advocate for the potential of ITIH4 as a therapeutic target for injured connective tissue repair. Trial registration http://clinicaltrials.gov , identifiers NCT02318472, NCT01317160.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».