Analysis of CD16+/- Monocytes and CD4+ T Cells to Identify Novel Gene Signatures and Develop a Diagnostic Tool for SLE
Notice bibliographique
Résumé
Systemic lupus erythematosus (SLE) is an incurable chronic autoimmune disease that causes widespread inflammation and organ damage.Due to the lack of a single test to diagnose SLE, doctors use multiple general methods to diagnose the disease.This study evaluated gene expression in CD16 + monocytes, CD16 -monocytes, and CD4 + T lymphocyte cells to identify signatures unique to SLE, to improve diagnostic processes.Gene expression profiles from individuals diagnosed with SLE and females aged 24-29 controls were obtained from the Gene Expression Omnibus, and 54,675 gene probes were compared between healthy and SLE patients.The top five gene probes with increased differential expression between healthy and SLE patients were associated with the ATP6V0C, UBA1, TGFB1, STAT1, and NFYC genes.Quantile-quantile plots confirmed statistical appropriateness for genetic analysis.Further evaluation determined that the ATP6V0C, UBA1, STAT1, NFYC, and TGFB1 genes associated with the CD16 -monocyte cell type represent a novel gene expression signature for SLE identification.Gene expression ranges were established for these probes, serving as a diagnostic tool for SLE.This tool can detect SLE in a single blood sample, which may improve diagnostic outcomes and reduce healthcare costs.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».