Transcriptomic analysis of human cartilage identified potential therapeutic targets for hip osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Cartilage degradation is the hallmark of osteoarthritis (OA). The purpose of this study was to identify and validate differentially expressed genes (DEGs) in human articular cartilage that could serve as potential therapeutic targets for hip OA. We performed transcriptomic profiling in a discovery cohort (12 OA-free and 72 hip OA-affected cartilage) and identified 179 DEGs between OA-free and OA-affected cartilage after correcting for multiple testing (P < 2.97 × 10-6). Pathway and network analyses found eight hub genes to be associated with hip OA (ASPN, COL1A2, MXRA5, P3H1, PCOLCE, SDC1, SPARC, and TLR2), which were all confirmed using qPCR in a validation cohort (36 OA-free and 62 hip OA-affected cartilage) (P < 6.25 × 10-3). Our data showed that dysregulation of extracellular matrix formation and imbalance in the proportion of collagen chains may contribute to the development of hip OA, and SDC1 could be a promising potential therapeutic target. These findings provided a better understanding of the molecular mechanisms for hip OA and may assist in developing targeted treatment strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».