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Enregistrement W7073779186

Serum cytokine profiling and enrichment analysis reveal the involvement of immunological and inflammatory pathways in stable patients with chronic obstructive pulmonary disease

2014· other· en· W7073779186 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2014
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDInflammationCytokinePulmonary function testingLungPulmonary diseaseDiseaseBiomarkerProinflammatory cytokine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geetanjali Bade,1 Meraj Alam Khan,2 Akhilesh Kumar Srivastava,1 Parul Khare,1 Krishna Kumar Solaiappan,1 Randeep Guleria,3 Nades Palaniyar,2 Anjana Talwar1 1Department of Physiology, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India; 2Program in Physiology and Experimental Medicine, The Hospital for Sick Children, Department of Laboratory Medicine and Pathobiology, and Institute of Medical Sciences, Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 3Department of Pulmonary Medicine and Sleep Disorders, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India Abstract: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a major global health problem. It results from chronic inflammation and causes irreversible airway damage. Levels of different serum cytokines could be surrogate biomarkers for inflammation and lung function in COPD. We aimed to determine the serum levels of different biomarkers in COPD patients, the association between cytokine levels and various prognostic parameters, and the key pathways/networks involved in stable COPD. In this study, serum levels of 48 cytokines were examined by multiplex assays in 30 subjects (control, n=9; COPD, n=21). Relationships between serum biomarkers and forced expiratory volume in 1 second, peak oxygen uptake, body mass index, dyspnea score, and smoking were assessed. Enrichment pathways and networks analyses were implemented, using a list of cytokines showing differential expression between healthy controls and patients with COPD by Cytoscape and GeneGo Metacore™ softwares (Thomson-Reuters Corporation, New York, NY, USA). Concentrations of cutaneous T-cell attracting chemokine, eotaxin, hepatocyte growth factor, interleukin 6 (IL-6), IL-16, and stem cell factor are significantly higher in COPD patients compared with in control patients. Notably, this study identifies stem cell factor as a biomarker for COPD. Multiple regression analysis predicts that cutaneous T-cell-attracting chemokine, eotaxin, IL-6, and stem cell factor are inversely associated with forced expiratory volume in 1 second and peak oxygen uptake change, whereas smoking is related to eotaxin and hepatocyte growth factor changes. Enrichment pathways and network analyses reveal the potential involvement of specific inflammatory and immune process pathways in COPD. Identified network interaction and regulation of different cytokines would pave the way for deeper insight into mechanisms of the disease process. Keywords: COPD, Bio-Plex assay, biomarkers, pathways, networking

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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