Gene expression analysis revealed downregulation of complement receptor 1 in clonal B cells in cold agglutinin disease
Notice bibliographique
Résumé
Cold agglutinin disease (CAD) is a rare B-cell lymphoproliferative disorder of the bone marrow, manifested by autoimmune hemolytic anemia caused by binding of monoclonal IgM autoantibodies to the I antigen. Underlying genetic changes have previously been reported, but their impact on gene expression profile has been unknown. Here, we define differentially expressed genes in CAD B cells. To unravel downstream alteration in cellular pathways, gene expression by RNA sequencing was undertaken. Clonal B-cell samples from 12 CAD patients and IgM-expressing memory B cells from 4 healthy individuals were analyzed. Differential expression analysis and filtering resulted in 93 genes with significant differential expression. Top upregulated genes included SLC4A1, SPTA1, YBX3, TESC, HBD, AHSP, TRAF1, HBA2, RHAG, CA1, SPTB, IL10, UBASH3B, ALAS2, HBA1, CRYM, RGCC, KANK2, and IGHV4-34. They were upregulated at least 8-fold, while complement receptor 1 (CR1/CD35) was downregulated 11-fold in clonal CAD B cells compared to control B cells. Flow cytometry analyses further confirmed reduced CR1 (CD35) protein expression by clonal CAD IgM+ B cells compared to IgM+ memory B cells in controls. CR1 (CD35) is an important negative regulator of B-cell activation and differentiation. Therefore, reduced CR1 (CD35) expression may increase activation, proliferation, and antibody production in CAD-associated clonal B cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».