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Enregistrement W4410553623 · doi:10.3390/ijms26104955

RNA Modifications in Osteoarthritis: Epitranscriptomic Insights into Pathogenesis and Therapeutic Targets

2025· review· en· W4410553623 sur OpenAlexafffund
Shabnam Radbakhsh, Mehdi Najar, Makram Merimi, Mohamed Benderdour, Julio Fernandes, Johanne Martel‐Pelletier, Jean‐Pierre Pelletier, Hassan Fahmi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésRNAN6-MethyladenosineRNA methylationPseudouridineNon-coding RNABiologyMethylationSmall interfering RNANucleic acid structureOsteoarthritisMessenger RNAGene expressionLong non-coding RNAGeneTransfer RNAGeneticsMedicineMethyltransferasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoarthritis (OA) is a chronic joint disorder characterized by progressive degeneration of articular cartilage, pain, synovial inflammation, and bone remodeling. Post-transcriptional RNA modifications, known as epitranscriptome, are a group of biochemical alterations in the primary RNA transcript that might influence RNA structure, stability, and function. Different kinds of RNA modifications have been recognized, such as methylation, acetylation, pseudouridylation, and phosphorylation. N6-methyladenosine (m6A), 5-methylcytosine (m5C), N7-methylguanosine (m7G), 2'-O-ribose methylation (2'-O-Me), and pseudouridylation (Ψ) are the most prevalent RNA modifications. Recent studies have shown that disruption in these modifications can interfere with gene expression and protein function. Here, we will review all types of RNA modifications and how they contribute to the onset and progression of OA. To the best of our knowledge, this is the first review comprehensively addressing all epitranscriptomic modifications in OA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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