A Potential Contribution of <scp>S100A11</scp> to Skin Fibrosis and Pulmonary Involvement in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Systemic sclerosis (SSc) is characterised by immune dysregulation, vasculopathy and fibrosis, driven by genetic and environmental factors. S100 proteins, which constitute a unique class of calcium-binding proteins, have been shown to be critically implicated in various inflammatory and fibrotic conditions. In this study, we investigated the possible involvement of S100A11 in SSc by examining its cutaneous expression and systemic serum levels, correlating them with key clinical parameters. First, we performed immunohistochemical (IHC) staining to examine S100A11 localisation in skin specimens from SSc patients and controls, and found that S100A11 was robustly expressed in SSc dermal fibroblasts. Analysis on the publicly available single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data of SSc skin samples further confirmed that S100A11 was highly expressed in SSc dermal fibroblasts along with several key genes associated with cellular senescence. Finally, we evaluated serum levels of S100A11 in SSc patients and HCs using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), and found that serum S100A11 levels were significantly elevated in diffuse cutaneous SSc (dcSSc) patients compared to controls. S100A11 serum levels in SSc patients were significantly correlated with modified Rodnan total skin thickness score and key parameters of SSc-related interstitial lung disease. Our data collectively suggested a potential pathophysiological role of S100A11 in the cutaneous and lung fibrosis associated with SSc, warranting further investigation into its functional roles in this disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».