Proteomic Profiling Reveals Novel Molecular Insights into Dysregulated Proteins in Established Cases of Rheumatoid Arthritis
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
Background: Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disorder that predominantly affects synovial joints, leading to inflammation, pain, and progressive joint damage. Despite therapeutic advancements, the molecular basis of established RA remains poorly defined. Methods: In this study, we conducted an untargeted plasma proteomic analysis using two-dimensional differential gel electrophoresis (2D-DIGE) and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS) in samples from RA patients and healthy controls in the discovery phase. Results: Significantly (ANOVA, p ≤ 0.05, fold change > 1.5) differentially abundant proteins (DAPs) were identified. Notably, upregulated proteins included mitochondrial dicarboxylate carrier, hemopexin, and 28S ribosomal protein S18c, while CCDC124, osteocalcin, apolipoproteins A-I and A-IV, and haptoglobin were downregulated. Receiver operating characteristic (ROC) analysis identified CCDC124, osteocalcin, and metallothionein-2 with high diagnostic potential (AUC = 0.98). Proteins with the highest selected frequency were quantitatively verified by multiple reaction monitoring (MRM) analysis in the validation cohort. Bioinformatic analysis using Ingenuity Pathway Analysis (IPA) revealed the underlying molecular pathways and key interaction networks involved STAT1, TNF, and CD40. These central nodes were associated with immune regulation, cell-to-cell signaling, and hematological system development. Conclusions: Our combined proteomic and bioinformatic approaches underscore the involvement of dysregulated immune pathways in RA pathogenesis and highlight potential diagnostic biomarkers. The utility of these markers needs to be evaluated in further studies and in a larger cohort of patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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