Putative mRNA Biomarkers for the Eradication of Infection in an Equine Experimental Model of Septic Arthritis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Septic arthritis (SA) in horses has long-term health implications. The success of its resolution hinges on the implementation of early, aggressive treatment, which is often sustained over a prolonged period. Common diagnostic methods do not allow for the reliable detection of the eradication of joint infection. A potential alternative is the discovery and characterization of mRNA biomarkers. The purpose of this study was to identify potential mRNA biomarkers for the eradication of joint infection in equine SA and to compare their expression with our previously published proteomics data. In addition, the transcriptomics data were compared to the mRNA biomarker panel, SeptiCyte Lab, used to distinguish sepsis from non-septic shock in humans. A comparative transcriptomics analysis of synovial fluid from the SA joints of five horses with active infection and subsequent post-treatment eradicated infection in the same joints and five horses with non-septic synovitis was performed. Eight novel mRNA transcripts were identified that were significantly upregulated (>3-fold) in horses with active SA compared to horses post-eradication of infection after treatment and horses with non-septic synovitis. Two proteins in our proteomics data corresponded to these mRNA transcripts, but were not statistically different. The transcripts used in the SeptiCyte test were not differentially expressed in our study. Our results suggest that mRNA may be a useful source of biomarkers for the eradication of joint infection in horses and warrants further investigation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle