PLoS ONE· 2026Q1
ac4C ile ilişkili bir gen kümesi ve aday ifade bazlı kümelerle ilişkili transkriptomik imzaların integratif biyoinformatik yoluyla tanımlanması
Identification of transcriptomic signatures associated with an ac4C related gene set and candidate expression based clusters in osteoarthritis through integrative bioinformatics
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Osteoartritte (OA) N4-asetilsitidin (ac4C) modifikasyonu ile ilişkili beş genlik bir transkriptomik imza (PCOLCE, KAZALD1, PDE3A, CRIP1, ID1) tanımlandı ve geliştirme ve değerlendirme kohortlarında ortalama 0.910 AUC elde edildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Osteoartritte (OA), ac4C ile ilişkili önceden tanımlanmış bir gen kümesiyle örtüşen beş genlik bir imza (PCOLCE, KAZALD1, PDE3A, CRIP1, ID1) tanımlandı.
- İmza, bir glmBoost–Naive Bayes boru hattı kullanılarak geliştirme ve değerlendirme kohortlarında ortalama 0.910 AUC elde etti.
- Beş genin dördü (Kazald1, Pde3a, Crip1, Id1), IL-1β ile tedavi edilmiş fare kondrositlerinde artan ekspresyon gösterdi.
- Tanımlanan kümeler ve immün imzalar keşif amaçlı kabul edilmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Objective To identify osteoarthritis (OA) associated transcripts overlapping a predefined N4-acetylcytidine (ac4C) related gene set and evaluate their potential as an exploratory classification signature and basis for expression based clustering. Methods Five GEO datasets were analyzed using differential expression, functional enrichment, weighted gene co-expression network analysis, immune-signature scoring, machine learning, SHAP interpretation, consensus clustering, and gene set variation analysis. The predefined 2,135-gene set was derived from a published ac4C-RIP-seq comparison between wild-type and NAT10-deficient HeLa cells and was used only for candidate filtering. Twelve algorithms were combined into 113 two-stage feature-selection/classification pipelines, which were ranked by the mean area under the receiver operating characteristic curve (AUC) across the development cohort and two external evaluation cohorts. Five retained genes were assessed by qRT-PCR in IL-1β-treated primary mouse chondrocytes with three biological replicates per group. Results Among 441 differentially expressed genes, eight overlapped the ac4C related set. Three pipelines shared the highest mean AUC of 0.910. The representative glmBoost–Naive Bayes pipeline achieved AUCs of 0.883 (95% CI, 0.783–0.959), 0.980 (95% CI, 0.880–1.000), and 0.867 (95% CI, 0.600–1.000) in the development cohort, GSE114007, and GSE169077, respectively. Because the two secondary cohorts contributed to pipeline ranking, these estimates represent exploratory evaluation rather than independent validation. Ultimately, five genes were retained, including PCOLCE , KAZALD1 , PDE3A , CRIP1 , and ID1 . Kazald1 , Pde3a , Crip1 , and Id1 showed nominally significant increases after interleukin-1βtreatment, whereas Pcolce did not. Immune signature differences and the two cluster solution were exploratory. Conclusions A five gene OA associated transcriptomic signature linked to a predefined ac4C related gene set was identified. These findings are hypothesis generating and do not establish direct ac4C modification, independent clinical validity, or reproducible molecular subtypes.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. PLoS ONE, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Romatoloji
RheumatologyMedicine