Identifying Key Genes to the Early Diagnosis of Inflammatory Bowel Disease by Integrating Analysis at the Blood and Tissue Levels
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inflammatory bowel disease (IBD) encompasses Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), is challenging to diagnose, and frequently relapses, significantly affecting patients' quality of life. Despite extensive efforts, the pathogenesis of IBD remains unclear. Methods: In this study, we integrated bioinformatics analysis and animal disease model to investigate IBD from two dimensions to identify potential diagnostic biomarkers and explore the pathogenesis of distinct conditions at tissue-specific levels. Results: Firstly, we identified dysferlin (DYSF) and C-X-C motif chemokine ligand 2 (CXCL2) as crucial biomarkers for IBD, with 11 and 13 putative biomarkers for CD and UC, respectively, identified by peripheral blood testing only. CXCL8 and S100 calcium-binding protein A8 (S100A8) were determined to be critical hub genes and validated by real-time polymerase chain reaction (RT-PCR). Secondly, in CD, the differentially expressed genes (DEGs) were mainly associated with immunity based on Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways, while the metabolism of multiple substances and substance transport activity were dominant in UC. Thirdly, essential genes in the pathological progression of CD and UC were identified through protein-protein interaction networks and molecular complex detection (MCODE) analysis. Finally, pathological examination and quantitative analysis of IBD models confirmed the above results. Conclusions: Our findings could contribute to understanding the molecular mechanism of IBD, hold clinical significance for early diagnosis and prevention, and provide effective targets for treating IBD.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».