Identification of Common Hub Genes and Key Molecular Pathways between Multiple Sclerosis and Urological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The immune system plays a vital role in affording protection for the body against a wide variety of diseases and infections. On occasion, the system malfunctions and attacks intact cells, tissues, and organs influencing any part of the body, tapering off bodily function, and leading to life-threatening. multiple sclerosis (MS) is characterized by inflammatory demyelination with a diverse range of urologic indications.Methods: To extract the overlapped genes and single-nucleotide polymorphisms (SNPs; until November 2022) between MS and several urological disorders, we searched the DisGeNET database. Furthermore, to identify significant Gene Ontology (GO) terms and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genome (KEGG) pathway, the Enrichr assessment was used. Additionally, in the case of overlapped genes, the maximum level of linkage hub genes was investigated by the protein-protein interaction (PPI) network construction via cytoHubba.Results: 1362 common genes between MS and urological disease were recognized, of which 154 genes have SNPs linked with MS susceptibility. Three DisGeNET-indexed MS-associated SNPs, including rs653178, rs10936599, and rs4976646 were shared between MS and urological disorders. TNF, AKT1, IL1B, IL6, VEGFA, INS, C-C CCL5, TP53), RELA proto-oncogene, STAT3, and EGFR were detected as hub genes overrepresented in the identified pathways.Conclusion: Of 1362 common genes, 11 key genes, and 3 SNPs were shared between MS and urology-related diseases. These identified features might serve as potential therapeutic targets in both disorders, with a probable role in the management of urological complications in MS patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».