Lysyl Oxidase-Like 1 (LOXL1) Up-Regulation in Chondrocytes Promotes M1 Macrophage Activation in Osteoarthritis via NF-κB and STAT3 Signaling
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
Purpose: Osteoarthritis (OA) constitutes a widespread degenerative joint disease predominantly affecting the elderly, leading to disability. There is still a lack of biomarkers for OA, so it cannot be intervened in time. Methods: OA biomarkers were identified from human cartilage datasets using LASSO and SVM-RFE, followed by ROC analysis. LOXL1 was prioritized for further research due to its high expression in OA cartilage and robust predictive performance. Anterior cruciate ligament transection (ACLT) surgery-induced OA rats were used to explore the correlation between LOXL1 and inflammatory factors and macrophages. Macrophage markers and cytokine secretion were detected from macrophages treated with LOXL1, or co-cultured with chondrocytes after LOXL1 siRNA silencing. Results: Five hub biomarkers with OA-specific expression were identified. Elevated LOXL1 correlated with IL-6 and IL-8 in patients and increased M1 macrophages in OA rats. LOXL1-stimulated macrophages upregulated CD86 and inflammatory cytokines. Silencing LOXL1 in chondrocytes reduced CD86, inflammatory cytokines, and NF-κB p65 and p-STAT3 expression in co-cultured macrophages, mitigating MMP13 and chondrocyte apoptosis. STAT3 and NF-κB signal inhibition reduces p-STAT3, p-p65, CD86, IL-6 and IL-1β expression in LOXL1-stimulated macrophages. Conclusion: This study underscores the pivotal role of LOXL1 in activating M1 macrophages through NF-κB and STAT3 signaling, thereby promoting pro-inflammatory cytokine secretion and contributing to OA pathogenesis. LOXL1 holds promise as a potential marker for early diagnosis of OA inflammation and as a novel therapeutic target.
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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