Post-translational modifications of collagen type I in osteogenesis imperfecta: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Osteogenesis imperfecta (OI) is a rare genetic disorder most often caused by mutations in genes that encode collagen type I. OI collagen-I differs from healthy collagen-I due to the underlying mutation and altered post-translational modifications (PTMs). The objective of this study was to use knowledge synthesis to quantify the levels of selected PTMs, hydroxylysine (HYL), hydroxyproline (HYP) and glycosylation (GLY) in OI collagen-I. A systematic search in Medline, Ovid and Web of Science, identified 701 studies reporting on PTM outcomes for OI patients with collagen-I mutation. We excluded animal studies, and reports for OI patients with mutations other than in collagen-I. After screening, we included 36 qualitative studies and 25 quantitative studies for meta-analysis. All qualitative studies reported that OI collagen-I was overmodified. Meta-analysis of studies with quantitative data was performed using normalized mean difference as a study-level effect size and a random-effects model with the Hunter and Smith with sample size correction. The hydroxylysine dataset included 150 patients across 20 studies and had an effect size of 0.33 (confidence interval (CI) 0.21, 0.45). HYL levels were higher in bone-derived collagen-I than in fibroblast- or dentine-derived. The hydroxyproline dataset included 141 patients across 17 studies and had an effect size of 0.00 (CI: -0.02, 0.02). The glycosylation dataset included 17 patients across 5 studies and had an effect size of 0.55 (CI: 0.38, 0.71). Patients with the most severe form of OI (type 2) had the highest levels of collagen-I HYL and GLY. Our study provides new insights into collagen-I pathophysiology in OI, generating new hypotheses regarding the role of PTM in mediating disease presentation in different tissues and overall severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».