Notice bibliographique
Résumé
<div> Osteoarthritis (OA) is a leading cause of lameness in horses with no effective disease-modifying treatment and challenging early diagnosis. OA is considered a disease of the joint involving the articular cartilage, subchondral bone, synovial membrane, and ligaments. Osteochondritis dissecans (OCD) is a joint disease consisting of focal defects in the osteochondral unit which may progress to OA later in life. MicroRNAs (miRNAs) have been recognized as small non-coding RNAs that regulate a variety of biological processes and have been detected in biological fluids. MiRNAs are currently investigated for their utility as biomarkers and druggable targets for a variety of diseases. The current study hypothesizes that miRNA profiles can be used to actively monitor joint health and differences in miRNA profiles will be found in healthy vs diseased joints and that differences will be detectable in blood plasma of tested horses. Five horses with OA, OCD, and 4 controls (C) had blood plasma and synovial fluid collected. Total RNA, including miRNA was isolated before generating miRNA libraries from the plasma of the horses. Libraries were sequenced at the Schroeder Arthritis Institute (Toronto). Differential expression analysis was done using DESeq2 and validated using ddPCR. KEGG pathway analysis was done using mirPath v.3 (Diana Tools). 57 differentially expressed miRNAs were identified in OA vs C plasma, 45 differentially expressed miRNAs in OC vs C plasma, and 21 differentially expressed miRNAs in OA vs OCD plasma. Notably, miR-140-5p expression was observed to be elevated in OA synovial fluid suggesting that miR-140-5p may serve as a protective marker early on to attenuate OA progression. KEGG pathway analysis of differentially expressed plasma miRNAs showed relationships with glycan degradation, glycosaminoglycan degradation, and hippo signaling pathway. Interestingly, ddPCR was unable to validate the NGS data suggesting that isomiRs may play an integral role in miRNA expression when assessed using NGS technologies. </div>
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,404 | 0,220 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».