Single-Cell RNA Sequencing of PBMCs Identified Junction Plakoglobin (JUP) as Stratification Biomarker for Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify unique characteristics in the peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of endometriosis patients and develop a non-invasive early diagnostic tool. Using single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), we constructed the first single-cell atlas of PBMCs from endometriosis patients based on 107,964 cells and 25,847 genes. Within CD16+ monocytes, we discovered JUP as a dysregulated gene. To assess its diagnostic potential, we measured peritoneal fluid (PF) and serum JUP levels in a large cohort of 199 patients including 20 women with ovarian cancer (OC). JUP was barely detectable in PF but was significantly elevated in the serum of patients with endometriosis and OC, with levels 1.33 and 2.34 times higher than controls, respectively. Additionally, JUP was found in conditioned culture media of CD14+/CD16+ monocytes aligning with our scRNA-seq data. Serum JUP levels correlated with endometriosis severity and endometrioma presence but were unaffected by dysmenorrhea, menstrual cycle, or adenomyosis. When combined with CA125 (cancer antigen 125) JUP enhanced the specificity of endometriosis diagnosis from 89.13% (CA125 measured alone) to 100%. While sensitivity remains a challenge at 19%, our results suggest that JUP’s potential to enhance diagnostic accuracy warrants additional investigation. Furthermore, employing serum JUP as a stratification marker unlocked the potential to identify additional endometriosis-related genes, offering novel insights into disease pathogenesis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».