The integrative analysis of DNA methylation and mRNA expression profiles confirmed the role of selenocompound metabolism pathway in Kashin-Beck disease
Notice bibliographique
Résumé
Kashin-Beck disease (KBD) is an endemic chronic osteochondropathy. The etiology of KBD remains unknown. In this study, we conducted an integrative analysis of genome-wide DNA methylation and mRNA expression profiles between KBD and normal controls to identify novel candidate genes and pathways for KBD. Articular cartilage samples from 17 grade III KBD patients and 17 healthy controls were used in this study. DNA methylation profiling of knee cartilage and mRNA expression profile data were obtained from our previous studies. InCroMAP was performed to integrative analysis of genome-wide DNA methylation profiles and mRNA expression profiles. Gene ontology (GO) enrichment analysis was conducted by online DAVID 6.7. The quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR), Western blot, immunohistochemistry (IHC), and lentiviral vector transfection were used to validate one of the identified pathways. We identified 298 common genes (such as COL4A1, HOXA13, TNFAIP6 and TGFBI), 36 GO terms (including collagen function, skeletal system development, growth factor), and 32 KEGG pathways associated with KBD (including Selenocompound metabolism pathway, PI3K-Akt signaling pathway, and TGF-beta signaling pathway). Our results suggest the dysfunction of many genes and pathways implicated in the pathogenesis of KBD, most importantly, both the integrative analysis and in vitro study in KBD cartilage highlighted the importance of selenocompound metabolism pathway in the pathogenesis of KBD for the first time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».