Combining computational target prioritization and a B cell maturation assay for target evaluation studies in systemic lupus erythematosus
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 AND PURPOSE: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a systemic autoimmune disease involving production of autoantibodies by B cells. This study aimed at identifying novel drug targets using a computational algorithm to select targets and thereafter validate the top ranked 11 targets by siRNA knockdown in a primary B cell maturation assay. EXPERIMENTAL APPROACH: The top 1 % genes (∼150 genes) from SLE genome-wide association studies were ranked by Priority index (Pi), a computational tool integrating genomic and network information to prioritize disease-relevant genes. These were further filtered by network connectivity, drugability, for ranking highly in autoimmune diseases and for not directly interfering with the B cell stimulation cocktail used. From this, 11 genes were selected for validation by siRNA knockdown: IFNGR1, IL-2, IRF4, IL-12A, IL-12B, VCAM-1, ATF6B, RELA, IKBKG, CHUK and MAPK14. Effects on induced maturation and viability of primary blood B cells were analyzed by flow cytometry, and effects on IgG secretion were investigated by ELISA. RNA-sequencing of B cells treated with siRNA was performed to investigate molecular mechanisms underlying the functional alterations. KEY RESULTS: Experimental results show that several of the targets (IFNGR1, IL-2, IL-12A, MAPK14, IRF4, CHUK, ATF6B, IKBKG, and RELA) are involved in B cell maturation, as knockdown caused reduced IgG production and/or decreased maturation of B cells. The observed variability of effects on IgG secretion and B cell maturation suggests differences in the mechanistic roles of the proteins encoded by these genes. RNA-seq analysis of cells where expression of the targeted genes had been modulated showed effects on the expression level of hundreds of genes involved in cellular processes important for B cell functions. CONCLUSION AND IMPLICATIONS: Combining the target prioritization algorithm with experimental functional validation studies by gene knockdown and whole transcriptomics profiling constitutes a promising approach to identify potential novel drug targets in immune disorders.
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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 | 0,009 | 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 | 0,000 | 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