Lectin Microarray-based Glycomics and Machine Learning Identify Shared Osteoarthritis Biomarkers in Humans, Dogs, and Horses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post-traumatic osteoarthritis (PTOA) is a common sequela to joint injury in both humans and companion animal species such as horses and dogs. Despite the increasing prevalence of osteoarthritis (OA) in humans, investigation of glycosylation changes associated with OA remains in its infancy. Recent advances, such as lectin microarray analysis, now enable detailed glycan profiling in complex biofluids such as synovial fluid. Using lectin microarray technology, this study characterized glycosylation patterns in synovial fluid samples from healthy and OA-affected joints in horses, dogs, and humans. Comparative glycan-binding profiles within and between species revealed conserved and distinct glycomic signatures associated with OA. Machine learning models, including classification algorithms, effectively distinguished OA from healthy joints, identifying key lectins and glycan epitopes crucial to these predictions. The identified lectin markers reflect specific glycosylation pathways and potential inflammatory mechanisms, demonstrating their value in differentiating between healthy and OA phenotypes. Our findings underscore the promise of integrated glycomic profiling and machine learning to enhance our understanding of glycan involvement in the pathogenesis of OA and to facilitate the development of diagnostic and therapeutic strategies applicable to both veterinary and human medicine. In Brief Osteoarthritis affects humans and companion animals; however, its molecular features remain unclear. Using lectin microarrays and machine learning, we identified conserved and species-specific glycan signatures in synovial fluid that differentiate between control and osteoarthritic joints. This One Health approach highlights shared molecular mechanisms of joint degeneration and establishes data-driven glycomic profiling as a framework for understanding osteoarthritis across species. Graphical Abstract
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».