PSMB9 (proteasome subunit beta type-9; LMP2), immunoproteazomaning 20S yadro zarrachasida joylashgan va antigenni qayta ishlash bilan bogʻliq oqsil parchalanishida ishtirok etuvchi katalitik subbirlikdir. Ushbu tadqiqot revmatoid artritda (Rheumatoid Arthritis, RA) PSMB9 ning kasallik bilan bogʻliqligini va tabiiy alkaloid bo‘lgan sinomeninning (SIN) PSMB9 bilan ehtimoliy o‘zaro ta’sirini; ko‘p transkriptom ma’lumotlar to‘plamlari, immun hujayra infiltratsiyasi tahlili, WGCNA, yo‘l tahlillari, single-cell RNA-seq, molekulyar docking va RAW264.7 makrofag hujayra tajribalarini birlashtirib o‘rganadi.

To‘rtta GEO gen ekspressiyasi ma’lumotlar to‘plamidan olingan differensial ifodalangan genlar va GSE55457 asosida qurilgan vaznli gen ko-ekspressiya tarmog‘i birgalikda baholanganda PSMB9, TAP1 va CFB umumiy nomzodlar qatorida aniqlangan. Immun infiltratsiyasi tahlillari RA sinoviumida, ayniqsa M1 makrofaglarining boyishini ko‘rsatgan. Keyinchalik PSMB9 oqsil–oqsil o‘zaro ta’sir tarmoqlarida markaziy immunoproteazoma/antigenni qayta ishlash komponenti sifatida o‘rganilgan.

GSE109449 single-cell RNA-seq ma’lumotlar to‘plamidagi to‘rtta donordan jami 396 sinovial fibroblast hujayrasini qayta tahlil qilish RA kelib chiqishli fibroblastga o‘xshash sinoviotsitlarda PSMB9 ekspressiyasi OA guruhiga nisbatan oshganini va PSMB9 ekspressiyasi interferon-α, interferon-γ, IL6/JAK–STAT3 hamda allograft rejection kabi yallig‘lanish bilan bog‘liq Hallmark yo‘llari bilan aloqadorligini ko‘rsatgan. Biroq ushbu single-cell qismi faqat to‘rtta donorga asoslangani sababli tadqiqotda eksplorativ deb qabul qilingan.

Sinomenin va PSMB9 o‘rtasida o‘tkazilgan molekulyar docking tahlilida Vina skori −9,0 kcal/mol aniqlangan. Cellular Thermal Shift Assay (CETSA) sinomenin mavjudligida PSMB9 ning termal xatti-harakatida kuchsiz barqarorlashtiruvchi ta’sirni ko‘rsatgan va ehtimoliy nishon o‘zaro ta’sirini qo‘llab-quvvatlagan. LPS bilan yallig‘lanish chaqirilgan RAW264.7 makrofaglarida 150–600 µM sinomenin IL-6 va TNF-α darajalarining dozaga bog‘liq pasayishi hamda PSMB9 oqsil ekspressiyasining kamayishi bilan bog‘langan.

Ushbu natijalar sinomeninning yallig‘lanishga qarshi ta’sirlarining kamida bir qismi PSMB9 ni tartibga solish bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi. Biroq tadqiqot buni qat’iy va yagona mexanizm sifatida isbotlamaydi. Funksional tajribalar faqat sichqon kelib chiqishli RAW264.7 hujayra liniyasida o‘tkazilgan, hayvon modeli yoki RA bemorlarida bevosita davolash tajribasi bajarilmagan. Shuning uchun PSMB9 ushbu tadqiqotda nomzod biomarker va nomzod terapevtik nishon sifatida baholanadi; klinikada tasdiqlangan diagnostik test yoki davolash nishoni emas.

Revmatoid artritda o‘rganilayotgan asosiy muammo nima?

Revmatoid artrit surunkali sinovial yallig‘lanish va rivojlanib boruvchi bo‘g‘im shikastlanishi bilan tavsiflanadigan tizimli immun bilan bog‘liq kasallikdir. Kasallik patologiyasida faqat aylanib yuruvchi immun hujayralar emas, sinovial to‘qimaning rezident stromal hujayralari ham yallig‘lanish muhitining davom etishiga hissa qo‘shishi mumkin.

Tadqiqot savoli o‘zaro bog‘liq ikki qismga bo‘linadi. Birinchisi, turli inson transkriptom ma’lumotlar to‘plamlarida RA bilan takroran bog‘liq ko‘rinadigan markaziy immun genni aniqlash mumkinmi. Ikkinchisi esa sinomeninning yallig‘lanishga qarshi ta’sirlarini ushbu gen va uning oqsil mahsuloti orqali qisman tushuntirish mumkinmi.

Sinomenin nima?

Sinomenin, Sinomenium acutum o‘simligidan olinadigan monomer alkaloiddir. Manbaning kirish qismida avvalgi tadqiqotlar va klinik izlanishlar asosida sinomeninning yallig‘lanishga qarshi, immunomodulyator, analgetik va suyakni himoya qiluvchi ta’sirlar bilan bog‘liqligi qayd etilgan.

Biroq ushbu maqolaning o‘z tajribalari sinomeninning klinik RA samaradorligini qayta sinamaydi. Tadqiqot torroq savolga, ya’ni sinomenin va PSMB9 o‘rtasida ehtimoliy molekulyar va hujayraviy aloqa mavjud yoki mavjud emasligiga qaratilgan.

PSMB9 Revmatoid Artrit Uchun Nega Muhim?

PSMB9 yoki LMP2 immunoproteazomaning katalitik beta subbirliklaridan biridir; hujayra ichidagi oqsillarning peptidlarga parchalanishiga va bu peptidlarning TAP1 orqali endoplazmatik retikulumga tashilib, MHC I sinf antigen taqdimotiga tayyorlanishiga hissa qo‘shadi. PSMB9 ekspressiyasining interferon-γ tomonidan oshirilishi mumkinligi oqsilning immun faollashuv bilan bevosita bog‘liq biologik kontekstini kuchaytiradi.

Proteazoma hujayrada keraksiz yoki shikastlangan oqsillarning nazoratli parchalanishini ta’minlaydigan yirik oqsil kompleksidir. Immunoproteazoma, ayniqsa yallig‘lanish va interferon bilan stimullangan sharoitlarda ayrim katalitik subbirliklar standart proteazoma subbirliklarini almashtiradigan maxsus proteazoma shaklidir. PSMB9 ana shu maxsus katalitik subbirliklardan biridir.

Demak, PSMB9 shunchaki “gen nomi” emas. Gen ekspressiyasidagi o‘zgarish antigenni qayta ishlash va yallig‘lanish signal muhiti bilan bog‘liq kattaroq immunologik tizimning bir qismidir. Biroq tarmoq tahlilida markaziy ko‘rinishi o‘z-o‘zidan kasallikni boshqarishini yoki uni ingibitsiya qilish davolashni ta’minlashini anglatmaydi; shu sababli tadqiqot keyingi bosqichlarda turli tahlil qatlamlari va hujayra tajribalari orqali PSMB9 ni kuzatgan.

To‘rtta GEO ma’lumotlar to‘plami nega bevosita birlashtirilmagan?

Tadqiqotda GSE276772, GSE285977, GSE55457 va GSE77298 dan iborat to‘rtta GEO gen ekspressiyasi ma’lumotlar to‘plami ishlatilgan. GSE55457 va GSE77298 RA bemorlari hamda sog‘lom nazoratlarning sinovial to‘qima namunalarini o‘z ichiga olgan bo‘lsa, GSE276772 va GSE285977 gen perturbatsiyasi yoki sitokin stimulyatsiyasi turidagi ma’lumotlar to‘plamlari sifatida ishlatilgan.

Ma’lumotlar to‘plamlarining platformalari bir xil bo‘lmagani uchun tadqiqotchilar ekspressiya matritsalarini bitta katta matritsaga birlashtirmagan. Buning o‘rniga har bir ma’lumotlar to‘plami mustaqil qayta ishlangan va differensial ekspressiya natijalari gen darajasida taqqoslangan. Shu tariqa turli mikroarray va RNA-seq platformalari keltirib chiqarishi mumkin bo‘lgan platformalararo batch effektining umumiy matritsaga bevosita ko‘chishining oldini olishga harakat qilingan.

Mikroarray ma’lumotlari qanday qayta ishlangan?

Mikroarray CEL fayllari R muhitida affy v1.80.0 paketi bilan import qilingan va Robust Multi-Array Average (RMA) yordamida qayta ishlangan. RMA jarayoni uch asosiy bosqichni o‘z ichiga oladi:

• fonni tuzatish,
• quantile normalization,
• probe-set summarization.

Natijada log2 masshtabidagi gen ekspressiyasi qiymatlari olingan, prob to‘plamlari platformaga xos annotation paketlari orqali gen belgilariga va Entrez ID lariga moslashtirilgan. Yetishmayotgan qiymatlar impute v1.76.0 paketi bilan qayta ishlangan.

RNA-seq ma’lumotlari qanday qayta ishlangan?

RNA-seq ma’lumoti DESeq2 v1.42.1 bilan standart ish oqimidan foydalanib tahlil qilingan. Mikroarray ma’lumotlar to‘plamlarida differensial ekspressiya uchun limma v3.58.1, RNA-seq ma’lumotlar to‘plamida esa DESeq2 ishlatilgan.

Manbada differensial ifodalangan gen (Differentially Expressed Gene, DEG) ta’rifi:

\[ p < 0.05 \quad \text{ve} \quad |\log_2 FC| > 0.5 \]

shartlariga asoslanadi.

\(\log_2 FC\), ikki guruh o‘rtasidagi ekspressiya o‘zgarishining log2 asosidagi fold change ko‘rsatkichidir. Musbat qiymat yuqoriroq, manfiy qiymat pastroq ekspressiya yo‘nalishini bildiradi. Mutlaq qiymatning 0,5 dan katta bo‘lishi o‘zgarish ma’lum kattalikdan oshishini talab qiladi, \(p<0.05\) esa manbada ishlatilgan statistik tanlash chegarasidir.

Bu yerda muhim tafsilot bor: manba DEG tanlashda bevosita \(p<0.05\) deb yozadi. Verianla buni tuzatilgan p-qiymati yoki FDR chegarasi sifatida o‘zgartirmaydi.

To‘rtta ma’lumotlar to‘plamida nechta DEG topilgan?

Bu sonlarning bir-biridan juda farq qilishi o‘z-o‘zidan biologik ta’sir bir ma’lumotlar to‘plamida “kuchliroq” ekanini anglatmaydi. Ma’lumotlar to‘plamlarining turlari, platformalari, tajriba sharoitlari va namuna tuzilmalari farq qiladi. Tadqiqot strategiyasi mutlaq DEG sonlarini taqqoslashdan ko‘ra turli tahlillarda takrorlanadigan biologik signallarni aniqlashga qaratilgan.

GO va KEGG tahlili nimani o‘rganadi?

Bitta DEG ro‘yxatida yuzlab yoki minglab genlar bo‘lishi mumkin. Gene Ontology (GO) va Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment tahlili ushbu gen ro‘yxatidagi muayyan biologik funksiyalar yoki yo‘llar kutilganidan tez-tezroq ifodalanganmi, shuni o‘rganadi.

Tadqiqotda clusterProfiler v4.11.0 ishlatilgan. Inson genlari uchun org.Hs.eg.db, sichqon genlari uchun org.Mm.eg.db annotation manbalari ishlatilgan va genlar Entrez ID lariga aylantirilgan.

GO tahlilida uchta sinf baholangan:

• BP — Biological Process: genlar ishtirok etadigan biologik jarayonlar,
• CC — Cellular Component: mahsulotlar joylashgan hujayraviy tuzilmalar,
• MF — Molecular Function: molekulyar darajadagi funksiyalar.

GO uchun manba adjusted p-value < 0.05, KEGG uchun esa p < 0.05 chegarasini beradi.

DEG asosidagi enrichment natijalarida immunitet va yallig‘lanish bilan bog‘liq jarayonlar yaqqol ko‘ringan; makrofag faollashuvini tartibga solish, yallig‘lanish javobi, suyak rezorbsiyasi va IL-15 vositachiligidagi signal kabi yo‘nalishlar ajralib chiqqan.

GSEA nega DEG tahliliga qo‘shimcha ravishda ishlatilgan?

DEG yondashuvi faqat oldindan belgilangan statistik chegaralardan o‘tgan genlardan foydalanadi. Aksincha Gene Set Enrichment Analysis (GSEA), to‘liq tartiblangan genlar ro‘yxatidagi kichik, ammo muvofiqlashtirilgan o‘zgarishlarni ham baholay oladi.

Shu sababli tadqiqot faqat “ahamiyatli DEG” ro‘yxatidan ko‘rinmay qolishi mumkin bo‘lgan kengroq transkriptomik dasturlarni o‘rganish uchun GSEA ni qo‘llagan.

Genlar \(\log_2 FC\) bo‘yicha tartiblangan, MSigDB gen to‘plamlari msigdbr v25.1.1 orqali olingan va gen to‘plami kattaligi uchun:

\[ 10 \leq \text{gen setindeki gen sayısı} \leq 500 \]

oralig‘i ishlatilgan.

GSEA-KEGG natijalarida JAK–STAT va Toll-like receptor yo‘llari, GSEA-GO natijalarida esa interferon javoblari va NF-κB signal dasturlari ajralib chiqqan. Bu natijalar RA dagi tug‘ma immunitet va yallig‘lanish transkripsion dasturlari muvofiqlashtirilgan tarzda o‘zgarishi haqidagi talqinni qo‘llab-quvvatlagan.

xCell immun infiltratsiyasi tahlili nimani o‘lchaydi?

xCell, bulk gen ekspressiyasi profillaridan turli immun va stromal hujayra turlariga tegishli nisbiy enrichment ballarini taxmin qiladigan hisoblash usulidir. Bu yerdagi “infiltratsiya” mikroskop ostida bevosita hujayra sanash emas; ekspressiya imzolaridan chiqarilgan nisbiy enrichment taxminidir.

Tadqiqotda xCell v1.1.0, R v4.3.2 muhitida GSE55457 va GSE77298 ma’lumotlar to‘plamlariga qo‘llangan. Ekspressiya matritsalari normallashtirilgan va log2 ga o‘zgartirilgan.

RA va nazorat o‘rtasidagi xCell enrichment ballari Wilcoxon rank-sum testi bilan taqqoslangan.

Har ikkala sinovial ma’lumotlar to‘plamida immun hujayralarning oshgan enrichment naqshi kuzatilgan, ayniqsa M1 makrofaglari eng aniq oshishni ko‘rsatgan hujayra turlaridan biri bo‘lgan. GSE77298 da plasma cells va CD8+ T cells ham oshgan.

Bu natija “RA to‘qimasida mikroskop bilan aniq mana shuncha M1 makrofag bor” degani emas. xCell natijalari transkriptom ma’lumotlaridan hosil qilingan nisbiy hujayraviy enrichment ko‘rsatkichlaridir.

WGCNA PSMB9 ni Tanlashga Qanday Hissa Qo‘shdi?

Vaznli gen ko-ekspressiya tarmog‘i tahlili (Weighted Gene Co-expression Network Analysis, WGCNA) alohida genlarning faqat differensial ekspressiyasiga qarash o‘rniga birgalikda o‘zgaradigan gen guruhlarini modullar sifatida aniqlaydi va bu modullarning kasallik xususiyati bilan aloqasini o‘rganadi. Ushbu tadqiqotda WGCNA GSE55457 sinovial transkriptomida RA bilan bog‘liq ko-ekspressiya modullarini topish uchun ishlatilgan.

WGCNA tahlilida juda past ekspressiyali genlardan tashqari to‘liq gen ekspressiyasi matritsasi ishlatilgan va signed co-expression network qurilgan.

Manbada tanlangan soft-thresholding power:

\[ \beta = 7 \]

deb xabar qilingan.

Soft-thresholding power genlar o‘rtasidagi korrelyatsiyalar tarmoq aloqa og‘irliklariga qanday aylantirilishini belgilovchi parametrdir. Tadqiqotda scale-free topology mezoniga javob beradigan eng past mos quvvat tanlangan.

Keyin topological overlap matrix (TOM) hisoblangan, TOM asosidagi masofa bo‘yicha hierarchical clustering bajarilgan va modul chegaralari dynamicTreeCut algoritmi bilan tuzatilgan.

Modul–RA aloqalari Pearson korrelyatsiyasi bilan o‘rganilgan va p < 0.05 ahamiyat mezoni ishlatilgan. Lightcyan, black va lightgreen ni o‘z ichiga olgan yettita modul RA bilan kuchli musbat, to‘rtta modul esa manfiy aloqa ko‘rsatgan.

Ushbu modullardagi genlarning enrichment tahlili immun javob, yallig‘lanish va sitokin ishlab chiqarish bilan bog‘liq yo‘llar RA bilan aloqador tarmoq modullarida to‘planganini ko‘rsatgan.

PSMB9 qanday qilib nomzod markaziy genga aylandi?

To‘rtta mustaqil ma’lumotlar to‘plamidagi DEG natijalari bilan RA ga aloqador WGCNA modulidagi genlar kesishmasi tekshirilganda PSMB9, TAP1 va CFB umumiy nomzod genlar qatorida topilgan.

Shundan so‘ng STRING da oqsil–oqsil o‘zaro ta’sir (Protein–Protein Interaction, PPI) tarmog‘i qurilgan. Manba minimum interaction confidence score qiymatini:

\[ 0.95 \]

deb belgilagan. Bu faqat yuqori ishonch balliga ega STRING aloqalarini tarmoqqa kiritishni maqsad qiladi.

PSMB9 yagona seed sifatida ishlatilganda proteazoma va antigenni qayta ishlash komponentlari bo‘yicha zich o‘zaro ta’sir tarmog‘i hosil bo‘lgan. PSMB9, TAP1 va CFB birgalikda seed sifatida ishlatilganda kengroq va o‘zaro bog‘langan immun bilan aloqador tarmoq olingan.

Single-cell RNA-seq tahlili nega alohida bajarilgan?

Bulk transkriptom butun to‘qimadan keluvchi o‘rtacha ekspressiyani ko‘rsatadi. Ammo sinovium fibroblastlar va turli immun hujayralarini o‘z ichiga olgan ko‘plab hujayra turlaridan iborat. Single-cell RNA-seq tahlili gen ekspressiyasi qaysi hujayraviy kichik guruhlarda ko‘rinishini batafsilroq o‘rganishga yordam beradi.

Tadqiqotda GSE109449 ishlatilgan. Manbaga ko‘ra to‘rtta donordan:

• OA4,
• OA5,
• RA8,
• RA9

bo‘lib jami 396 sinovial fibroblast hujayrasi tahlil qilingan.

OA osteoartritni, RA esa revmatoid artritni bildiradi. Ushbu bo‘lim ayniqsa fibroblastga o‘xshash sinoviotsitlarni (Fibroblast-Like Synoviocytes, FLS) baholaydi.

CPM normallashtirish qanday hisoblangan?

Har bir hujayra uchun kutubxona hajmi hisoblangan va ekspressiya qiymatlari counts-per-million (CPM) usuli bilan normallashtirilgan:

\[ CPM_{ij} = \frac{x_{ij}} {\sum_j x_{ij}} \times 10^6 \]

Bu yerda:

• \(x_{ij}\), tegishli genning tegishli hujayradagi xom sanog‘ini,
• \(\sum_j x_{ij}\), normallashtirish uchun ishlatilgan hujayra kutubxonasidagi jami sanoqni,
• \(10^6\), qiymatni millionga nisbatan sanoq masshtabiga aylantiruvchi koeffitsiyentni

ifodalaydi.

Manba formuladagi indeks yozilishini shu shaklda beradi; Verianla indekslarni jimgina qayta belgilamaydi.

Log o‘zgartirish nega bajarilgan?

Normallashtirilgan CPM qiymatlari keyin:

\[ \log_2(CPM+1) \]

shakliga o‘zgartirilgan.

Bu yerdagi +1 hadi CPM qiymati nol bo‘lganda logarifmning aniqlanmagan bo‘lishining oldini oladi. Log o‘zgartirish yuqori sanoq qiymatlarining masshtabdagi ustunligini kamaytirib, ekspressiya taqsimotini boshqarishni osonlashtiradi.

GSVA nimani o‘lchaydi?

Gene Set Variation Analysis (GSVA), alohida genlar ekspressiyasi o‘rniga oldindan belgilangan gen to‘plamlarining namuna yoki hujayraviy profil ichidagi nisbiy faolligini baholaydigan usuldir.

Hallmark gen to‘plamlari msigdbr v25.1.1 orqali olingan, GSVA ballari GSVA v1.50.5 yordamida hisoblangan.

RA FLS profillari interferon-α response, interferon-γ response, allograft rejection va IL6/JAK–STAT3 signaling ni o‘z ichiga olgan turli yallig‘lanish/immun Hallmark yo‘llarida OA profillariga qaraganda yuqoriroq faollik ko‘rsatgan.

PSMB9 ekspressiyasi bilan ushbu yo‘llarning GSVA ballari o‘rtasida Spearman korrelyatsiyasi hisoblangan.

Manba korrelyatsiya bo‘limini to‘rtta donor asosida ta’riflaydi va tadqiqot muhokamasida ushbu single-cell tahlili donorlar soni cheklangani sababli eksplorativ ekanini alohida ta’kidlaydi. Shu sababli bu korrelyatsiyalar kuchli populyatsion umumlashtirish sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Molekulyar docking nimani sinaydi?

Molekulyar docking kichik molekulaning nishon oqsilning uch o‘lchamli tuzilishi ichidagi ehtimoliy bog‘lanish pozalarini va hisoblash asosidagi moslik ballarini o‘rganadi. Docking fizik bog‘lanishning laboratoriyada bevosita o‘lchovi emas.

PSMB9 kristall tuzilishi PDB ma’lumotlar bazasidan PDB ID: 6avo bilan olingan, sinomeninning uch o‘lchamli tuzilishi PubChem dan SDF formatida yuklab olingan va tuzilma asosidagi docking CB-DOCK2 platformasida bajarilgan.

Manba PSMB9 tuzilma fayli “PDF formatida” saqlanganini yozadi. Ushbu noodatiy ifoda Verianla tomonidan manbadan tashqari faraz bilan o‘zgartirilmagan.

Eng past Vina balliga ega docking pozasi optimal poza sifatida tanlangan.

Manba ishlatgan docking talqin chegaralari:

PSMB9–SIN uchun hisoblangan:

\[ \text{Vina score}=-9.0\ \text{kcal/mol} \]

qiymati manbaning o‘z tasnifiga ko‘ra kuchli hisoblash asosidagi bog‘lanish tendensiyasiga mos keladi.

Biroq docking skori o‘z-o‘zidan sinomeninning hujayra ichida PSMB9 ga aniq fizik bog‘lanishini isbotlamaydi. Shu sababli tadqiqot docking natijasini CETSA bilan hujayra darajasida kuzatgan.

CETSA Sinomeninning PSMB9 ga Bevosita Bog‘lanishini Qat’iy Isbotlaydimi?

Yo‘q. Ushbu tadqiqotda CETSA sinomenin mavjudligida PSMB9 ning termal barqarorligidagi kuchsiz o‘zgarish sababli ehtimoliy nishon o‘zaro ta’sirini qo‘llab-quvvatlaydi; biroq mualliflarning muhokama bo‘limidagi ehtiyotkor talqiniga ko‘ra SIN–PSMB9 aloqasi qat’iy va yagona mexanizm emas, balki potensial mexanizm sifatida baholanishi kerak.

CETSA ning asosiy mantiqi

Cellular Thermal Shift Assay (CETSA) oqsil turli haroratlarda qanchalik eruvchan/barqaror qolishini baholaydi. Ligand oqsilga bog‘langanda ayrim holatlarda oqsilning termal barqarorligi o‘zgarishi mumkin.

Shu sababli ligand qo‘llangan va nazorat hujayralari turli haroratlarga duchor qilinadi; keyin eruvchan holda qolgan nishon oqsil Western blot kabi usullar bilan o‘lchanadi.

Ushbu tadqiqotda RAW264.7 hujayralari:

• DMSO vehicle nazorati yoki 600 µM sinomenin bilan 19 soat ishlov berilgan,
• 53, 63, 73, 83, 90 va 98 °C haroratlarda 3 daqiqa ushlab turilgan,
• darhol −80 °C da 10 daqiqa muzlatilgan,
• freeze–thaw jarayoni uch marta takrorlangan,
• RIPA buferida muz ustida 30 daqiqa lizis qilingan,
• 12.000 rpm da, 4 °C da 20 daqiqa sentrifugalangan,
• so‘ng PSMB9 Western blot bilan tahlil qilingan.

Manbadagi Figure 9B ma’lumoti harorat oshishi bilan PSMB9 bandi susayishini, biroq sinomenin guruhida kuchsiz barqarorlashtiruvchi ta’sir mavjudligini ko‘rsatadi.

Shuning uchun Verianla natijani “CETSA aniq bevosita bog‘lanishni isbotladi” deb bo‘rttirmaydi. Docking + CETSA birgalikda ehtimoliy target engagement uchun dalil beradi.

RAW264.7 hujayra modeli nima?

RAW264.7 sichqon kelib chiqishli makrofagga o‘xshash hujayra liniyasidir. Ushbu tadqiqot hujayralarning yallig‘lanish javobini LPS bilan stimullab, sinomenin va PSMB9 o‘rtasidagi aloqani mexanistik darajada baholagan.

Hujayralar %10 fetal bovine serum saqlagan to‘liq DMEM muhitida, 37 °C va %5 CO₂ sharoitida kultivatsiya qilingan.

Bu model inson RA sinoviumining ko‘p hujayrali, surunkali va autoimmun mikromuhitining barchasini ifodalamaydi.

CCK-8 hujayra hayotiyligi testi

Hujayra hayotiyligida sinomenin uchun:

150, 300, 600, 1200 va 2400 µM

konsentratsiyalar sinovdan o‘tkazilgan.

96-well plastinkalarda hujayra zichligi 1,8 × 10⁵/mL, hajm 100 µL/well qilib belgilangan va sinomenin qo‘llanishi 18 soat davom etgan.

Keyin har bir quduqqa 10 µL CCK-8 eritmasi qo‘shilgan va 37 °C da 45 daqiqa–1 soat inkubatsiya qilingan. Absorbans 450 nm da o‘lchangan.

Manba hujayra hayotiyligini:

\[ \text{Göreli canlılık (\%)} = \frac{ OD_{treatment}-OD_{blank} }{ OD_{control}-OD_{blank} } \times100 \]

formulasi bilan hisoblagan.

Bu yerda:

• \(OD_{treatment}\): sinomenin qo‘llangan quduqning optik zichligi,
• \(OD_{blank}\): hujayrasiz yoki mos blank quduqning fon qiymati,
• \(OD_{control}\): nazorat guruhining optik zichligidir.

Blank qiymatini ayirish o‘lchash tizimining fon absorbansini kamaytiradi. Nazorat guruhiga bo‘lish esa nazoratni taxminan %100 hayotiylik referensiga aylantiradi.

Manbada 600 µM dan yuqori sinomenin konsentratsiyalarida sitotoksik ta’sir paydo bo‘lishi mumkinligi ko‘rsatilgan, shu sababli keyingi funksional tajribalarda 150–600 µM oralig‘i tanlangan.

LPS modeli va ELISA tajribalari

IL-6 va TNF-α ni o‘lchash uchun RAW264.7 hujayralari 3 × 10⁵ hujayra/mL zichlikda 6-well plastinkalarga ekilgan va tun bo‘yi 37 °C da saqlangan.

Hujayralarga avval 1 soat sinomenin yoki dexamethasone (DEX) bilan oldindan ishlov berilgan, so‘ng:

\[ LPS = 1\ \mu g/mL \]

konsentratsiya bilan 18 soat stimullangan.

LPS makrofaglarda kuchli yallig‘lanish javobini hosil qilish uchun ishlatiladigan lipopolisaxariddir. Bu model RA ning to‘liq holatini emas, makrofag yallig‘lanishining tajribaviy bir qismini taqlid qiladi.

Hujayra supernatanti 1200 rpm da 10 daqiqa sentrifugalangan; IL-6 va TNF-α ELISA bilan o‘lchangan, absorbans 450 nm da o‘qilgan va 570 nm fon tuzatishi ishlatilgan.

Natijalar sinomenin IL-6 va TNF-α konsentratsiyalarini dozaga bog‘liq ravishda kamaytirganini ko‘rsatgan. Dexamethasone guruhida ham o‘xshash yallig‘lanishga qarshi yo‘nalish kuzatilgan.

Western blot tajribasi

PSMB9 oqsil ekspressiyasi Western blot bilan tekshirilgan. Sinomenin uchun 150, 300 va 600 µM darajalari ishlatilgan, DEX guruhi 1 µM qilib belgilangan.

Bir soatlik oldindan ishlovdan so‘ng LPS yakuniy konsentratsiyasi 1 µg/mL bo‘ladigan tarzda qo‘shilgan va hujayralar yana 18 soat kultivatsiya qilingan.

Oqsillar 10% SDS-PAGE da ajratilgan va PVDF membranaga ko‘chirilgan.

Antitana suyultirishlari:

Birlamchi antitana inkubatsiyasi 4 °C da tun bo‘yi, ikkilamchi antitana inkubatsiyasi xona haroratida 1 soat bajarilgan.

Bandlar chemiluminescence tasvirlash tizimi bilan tasvirlangan va kulrang daraja kvantifikatsiyasi ImageJ v1.53a bilan bajarilgan.

Manbadagi Figure 9F–G natijalari sinomenin PSMB9 oqsil ekspressiyasini dozaga bog‘liq tarzda kamaytirganini ko‘rsatadi.

Tajribalarda ishlatilgan muhim qurilmalar va materiallar

Hujayraviy tajribalarning statistik tahlili

Statistika va ma’lumotlarni vizuallashtirish GraphPad Prism 8.0.2 bilan bajarilgan.

Bir nechta guruhlarni taqqoslash uchun one-way ANOVA va undan keyin Tukey post hoc testi qo‘llangan.

Natijalar:

\[ \text{ortalama} \pm \text{standart sapma} \]

shaklida taqdim etilgan va:

\[ p<0.05 \]

statistik ahamiyat chegarasi sifatida qabul qilingan.

Figure 9 izohida normal guruhga nisbatan ### p<0.001; model guruhiga nisbatan esa *** p<0.001, ** p<0.01 va * p<0.05 belgilar ishlatilgan.

Manba grafiklarning barcha ustun balandliklarini sonli jadval sifatida bermagani uchun Verianla tasvirdan taxminan o‘qilishi mumkin bo‘lgan IL-6, TNF-α yoki PSMB9 nisbatlarini aniq xom son sifatida ishlab chiqmaydi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizaynining dalil qatlamlari

Birinchi asosiy topilma: immunitet va yallig‘lanish yo‘llari RA bilan kuchli bog‘liq edi

To‘rtta ma’lumotlar to‘plamidagi DEG naqshlari farq qilganiga qaramay, enrichment tahlillari immun va yallig‘lanish jarayonlarida umumiylik ko‘rsatgan. GSEA DEG chegarasi bilan ko‘rinmay qolishi mumkin bo‘lgan kengroq yo‘l o‘zgarishlarini ham ochib bergan va JAK–STAT, Toll-like receptor, interferon javoblari hamda NF-κB dasturlari bilan aloqa ko‘rsatgan.

Ikkinchi asosiy topilma: M1 makrofag signali ajralib chiqdi

GSE55457 va GSE77298 xCell tahlillarida RA sinoviumida ko‘plab immun hujayralar uchun oshgan enrichment kuzatilgan. M1 makrofaglar har ikkala tahlilda eng aniq oshishni ko‘rsatgan hujayraviy imzolardan biri bo‘lgan va keyingi mexanistik tahlillarning asosiy kontekstlaridan birini tashkil qilgan.

Uchinchi asosiy topilma: PSMB9 bir nechta tanlov qatlamidan o‘tdi

PSMB9 faqat bitta volcano plot dan tanlanmagan. DEG kesishmasi, WGCNA moduli va PPI tahlili birgalikda baholangan; PSMB9, TAP1 va CFB takrorlanuvchi nomzod genlar sifatida aniqlangan.

PSMB9 ning ayniqsa immunoproteazoma va antigenni qayta ishlash komponentlari bilan zich aloqasi oqsilni tadqiqotning markaziy nomzodlaridan biri sifatida kuzatishga olib kelgan.

To‘rtinchi asosiy topilma: PSMB9 faqat immun hujayralar bilan cheklangan signal emas edi

Single-cell qayta tahlilida RA kelib chiqishli fibroblastga o‘xshash sinoviotsitlarda PSMB9 ekspressiyasi OA kelib chiqishli FLS larga nisbatan yuqoriroq.

Xuddi shu profillarda interferon-α, interferon-γ, allograft rejection va IL6/JAK–STAT3 kabi immun/yallig‘lanish Hallmark yo‘llari faolligi ham RA guruhida oshgan.

Bu topilma RA sinoviumidagi yallig‘lanish muhiti faqat infiltratsiya qiluvchi immun hujayralardan iborat emasligi; rezident stromal fibroblastlar ham yallig‘lanish dasturlarini namoyon qilishi mumkinligi modelini qo‘llab-quvvatlaydi.

Biroq bu bo‘lim faqat to‘rtta donorga asoslangani sababli katta populyatsiya haqida xulosa chiqarilmasligi kerak.

Beshinchi asosiy topilma: sinomenin–PSMB9 docking skori −9,0 kcal/mol edi

CB-DOCK2 tahlili PSMB9 va sinomenin o‘rtasida −9,0 kcal/mol Vina skori beruvchi docking pozasini hosil qilgan. Bu qiymat manbaning o‘z docking baholash chegaralariga ko‘ra kuchli bog‘lanish tendensiyasiga mos keladi.

Biroq docking simulyatsiya/taxmindir. Molekula tirik hujayrada haqiqatan ham tegishli oqsilga bog‘lanadimi, buni aniqlash uchun qo‘shimcha eksperimental dalil zarur.

Oltinchi asosiy topilma: CETSA ehtimoliy target engagement ni qo‘llab-quvvatladi

CETSA da sinomenin PSMB9 ning harorat bilan eruvchanligini butunlay o‘zgartiradigan keskin barqarorlashuvni ko‘rsatmagan; manba buni kuchsiz/modest barqarorlashtiruvchi ta’sir deb talqin qilgan.

Shunday qilib, CETSA topilmasi docking bilan bir xil yo‘nalishda ehtimoliy o‘zaro ta’sirni qo‘llab-quvvatlaydi, ammo SIN–PSMB9 bog‘lanishining aniq biofizik tavsifini almashtirmaydi.

Yettinchi asosiy topilma: 150–600 µM sinomenin yallig‘lanish javobini kamaytirdi

CCK-8 testi 600 µM dan yuqori konsentratsiyalarda sitotoksiklik ehtimoli oshishini ko‘rsatgani sababli funksional tajribalarda 150–600 µM oralig‘i ishlatilgan.

LPS bilan stimullangan RAW264.7 makrofaglarida sinomenin qo‘llanishi IL-6 va TNF-α darajalarini dozaga bog‘liq ravishda kamaytirgan.

Western blot natijalari ham sinomenin konsentratsiyasi oshishi bilan PSMB9 oqsil ekspressiyasi kamayganini ko‘rsatgan.

Dexamethasone nazorati ham PSMB9 ekspressiyasi va yallig‘lanish sitokinlarida ingibitsiya yo‘nalishida ta’sir ko‘rsatgan.

Sinomenin PSMB9 ga bog‘langach nega uning ekspressiyasini kamaytirishi mumkin?

Ushbu tadqiqot bu savolning barcha molekulyar oraliq bosqichlarini aniqlamaydi. Docking va CETSA ehtimoliy fizik target engagement yo‘nalishida dalil bersa, Western blot davolashdan keyin PSMB9 oqsil darajasi kamayganini ko‘rsatadi. Biroq ligand bog‘lanishi PSMB9 oqsil ekspressiyasini qaysi transkripsion, translatsion yoki oqsil parchalanish mexanizmi orqali kamaytirishi manbada bevosita hal qilinmagan.

Shu sababli Verianla “sinomenin PSMB9 ga bog‘langani uchun oqsil avtomatik parchalanadi” kabi manbadan tashqari mexanizm qo‘shmaydi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• PSMB9 ushbu tadqiqotda ishlatilgan ko‘p transkriptom va tarmoq tahlillarida RA bilan bog‘liq nomzod markaziy genlardan biri sifatida aniqlangan.
• RA sinovial to‘qima ekspressiya profillarida immunitet va yallig‘lanish yo‘llari kuchli tarzda ajralib chiqqan.
• xCell tahlili ayniqsa M1 makrofag imzosi RA namunalarida boyiganini ko‘rsatgan.
• RA FLS larida PSMB9 ekspressiyasi OA FLS lariga qaraganda yuqoriroq topilgan.
• PSMB9 ekspressiyasi interferon va sitokin bilan bog‘liq yo‘l faolligi bilan musbat aloqa ko‘rsatgan.
• PSMB9–sinomenin docking skori −9,0 kcal/mol deb hisoblangan.
• CETSA sinomeninning PSMB9 ustidagi kuchsiz termal barqarorlashtiruvchi ta’siriga mos natija bergan.
• 150–600 µM sinomenin LPS bilan stimullangan RAW264.7 hujayralarida IL-6 va TNF-α darajalarining dozaga bog‘liq kamayishi bilan bog‘liq.
• Sinomenin PSMB9 oqsil ekspressiyasini dozaga bog‘liq ravishda kamaytirgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

PSMB9 bugungi kunda klinikada tasdiqlangan RA diagnostik biomarkeri ekani ushbu tadqiqot bilan isbotlanmagan. Tadqiqot PSMB9 ni nomzod biomarker sifatida ko‘rsatadi va mualliflar uni kattaroq mustaqil kohortalarda tasdiqlash zarurligini bildiradi.

Sinomenin inson RA bemorlarida PSMB9 ni kamaytirib klinik yaxshilanish keltirib chiqarishi ushbu tadqiqotda bevosita sinovdan o‘tkazilmagan.

Docking skori o‘z-o‘zidan sinomeninning PSMB9 ga aniq bog‘lanishini isbotlamaydi.

CETSA topilmasi kuchli va to‘liq biofizik bog‘lanish tavsifi emas; manba buni kuchsiz barqarorlashuv va ehtimoliy target engagement sifatida muhokama qiladi.

PSMB9 sinomeninning yagona yallig‘lanishga qarshi nishoni sifatida ko‘rsatilmagan. Mualliflar sinomenin Nrf2 kabi boshqa yo‘llar ham qo‘shilgan bir nechta mexanizm orqali ta’sir qilishi mumkinligini alohida qayd etadi.

LPS bilan stimullangan RAW264.7 makrofag modeli inson RA sinoviumining murakkab surunkali autoimmun mikromuhitining barchasini ifodalamaydi.

Tadqiqotda in vivo hayvon tasdiqlashi bajarilmagan.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

Tadqiqotning kuchli tomonlaridan biri PSMB9 ni faqat bitta ma’lumotlar to‘plami yoki bitta algoritm bilan tanlamaganidir. Turli gen ekspressiyasi ma’lumotlar to‘plamlari, WGCNA, PPI, immun infiltratsiyasi va single-cell tahlillari bir-birini to‘ldiruvchi qatlamlar sifatida ishlatilgan.

Ikkinchi kuchli tomon hisoblash asosidagi docking natijasi bevosita yakuniy mexanizm deb qabul qilinmagan va hujayraviy CETSA, Western blot hamda sitokin o‘lchovlari bilan kuzatilgan.

Uchinchi kuchli tomon ma’lumotlar to‘plamlari turli platformalardan kelgani sababli matritsalar bevosita birlashtirilmagan va platformalararo batch effektini kamaytirish uchun gen darajasidagi natijalar konsensus tahlilida ishlatilgan.

Asosiy cheklovlar

• Funksional tajribalar faqat RAW264.7 sichqon makrofag hujayra liniyasida bajarilgan.
• Bir nechta hujayra liniyasi yoki birlamchi inson RA hujayralari bilan funksional tasdiqlash bajarilmagan.
• Hayvon modeli ishlatilmagan.
• Insonlarda sinomenin–PSMB9 mexanizmini bevosita sinaydigan yangi klinik tajriba yo‘q.
• Single-cell ma’lumoti faqat OA4, OA5, RA8 va RA9 dan iborat to‘rtta donordan tashkil topgan.
• Single-cell natijalari shu sababli eksplorativ deb qabul qilinishi kerak.
• PSMB9 ning diagnostik samaradorligi katta mustaqil kohortalarda prospektiv tarzda tasdiqlanmagan.
• Molekulyar docking fizik bog‘lanishning bevosita o‘lchovi emas.
• CETSA faqat kuchsiz termal barqarorlashuvni ko‘rsatgan.
• Sinomenin PSMB9 ekspressiyasini kamaytirishining barcha molekulyar oraliq bosqichlari aniqlanmagan.
• Sinomenin bir nechta yallig‘lanishga qarshi mexanizm orqali ta’sir qilishi mumkinligi hisobga olinsa, PSMB9 yagona izoh emas.

Natijalarning to‘g‘ri biologik ma’nosi

Ushbu tadqiqotning barcha tahlil qatlamlari birgalikda baholanganda PSMB9 RA sinoviumidagi immun faollashuv bilan stromal fibroblastlarning yallig‘lanish dasturlari o‘rtasida bog‘lanish yaratishi mumkin bo‘lgan nomzod immunoproteazoma tuguni sifatida namoyon bo‘ladi.

Sinomenin tomonida dalillar zanjiri uch alohida darajadan iborat: docking hisoblash asosida ehtimoliy bog‘lanish pozasini ko‘rsatgan, CETSA hujayra ichidagi ehtimoliy nishon o‘zaro ta’sirini qo‘llab-quvvatlagan, Western blot va ELISA esa sinomenin qo‘llanishining PSMB9 oqsil darajasi hamda IL-6/TNF-α yallig‘lanish chiqishlariga ta’sirini ko‘rsatgan.

Bu qatlamlarning birgalikda mavjudligi mexanistik gipotezani kuchaytiradi; ammo ularning hech biri o‘z-o‘zidan sinomeninning inson revmatoid artritida PSMB9 orqali aniq davolash mexanizmini isbotlamaydi.

Shuning uchun eng mos xulosa jumlasi quyidagicha: PSMB9 revmatoid artritda yanada chuqurroq tasdiqlashga loyiq immun bilan bog‘liq nomzod nishon/biomarkerdir va sinomenin PSMB9 ni tartibga solish orqali yallig‘lanishni qisman kamaytirishi mumkin.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl sarlavha: Sinomenine Regulates PSMB9 to Mediate Therapeutic Effects in Rheumatoid Arthritis

Mualliflar: Cui Zhang; Chonkit Lio; Nana Li; Yang Yu; Jinfang Luo.

Mualliflar tartibi: Manbadagi tartib aynan saqlangan.

Teng hissa: Cui Zhang va Chonkit Lio teng hissa qo‘shgan mualliflardir.

Mas’ul mualliflar: Chonkit Lio va Jinfang Luo.

Muassasa 1: Department of Basic Medicine, Department of Pharmacy, Key Laboratory on the Property & Effect of Chinese Medicine (Ethnic Medicine), Guizhou Genuine Herbs Center of Consistency of Utility, Guizhou Key Laboratory of Miao Medicine, Guizhou University of Traditional Chinese Medicine, Guiyang 550025, China.

Muassasa 2: Faculty of Chinese Medicine, Macau University of Science and Technology, Avenida Wailong, Taipa, Macao, China.

Muassasa 3: State Key Laboratory of Quality Research in Chinese Medicine, Macau University of Science and Technology, Avenida Wailong, Taipa, Macao, China.

Chonkit Lio uchun manbada berilgan joriy manzil: Department of Medical Biochemistry, Tohoku University Graduate School of Medicine, Sendai, Japan.

Jurnal: Cells.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Jild / son / maqola raqami: 15 / 11 / 1005.

DOI: 10.3390/cells15111005.

Rasmiy DOI havolasi: https://doi.org/10.3390/cells15111005

Qabul qilib olingan sana: 1-aprel 2026.

Tahrir sanasi: 4-may 2026.

Qabul qilingan sana: 26-may 2026.

Nashr sanasi: 29-may 2026.

Manba turi: Article — integratsiyalashgan transkriptomik/bioinformatik tahlil, molekulyar docking va in vitro hujayra tajribalarini birlashtirgan original tadqiqot maqolasi.

Taqriz holati: Nashr qilingan, taqrizdan o‘tgan jurnal maqolasidir.

Litsenziya: Creative Commons Attribution — CC BY.

Asosiy ma’lumot manbalari: GEO GSE276772, GSE285977, GSE55457 va GSE77298; single-cell qayta tahlili uchun GSE109449.

Differensial ekspressiya chegarasi: p < 0.05 va |log2FC| > 0.5.

Mikroarray qayta ishlash: affy v1.80.0 + RMA; limma v3.58.1.

RNA-seq tahlili: DESeq2 v1.42.1.

Yetishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash: impute v1.76.0.

GO/KEGG: clusterProfiler v4.11.0; org.Hs.eg.db va org.Mm.eg.db.

GSEA: clusterProfiler; MSigDB gen to‘plamlari msigdbr v25.1.1; minimal gen to‘plami 10, maksimal 500.

Immun infiltratsiyasi: xCell v1.1.0; Wilcoxon rank-sum testi.

WGCNA: WGCNA v1.73; signed network; soft-thresholding power β = 7; TOM va dynamicTreeCut; modul–trait baholash Pearson korrelyatsiyasi, p < 0.05.

PPI: STRING; minimum interaction confidence score = 0.95.

Single-cell ma’lumoti: GSE109449; OA4, OA5, RA8 va RA9 dan iborat to‘rtta donordan 396 synovial fibroblast hujayrasi.

Single-cell normallashtirish: CPM va log2(CPM + 1).

Yo‘l faolligi: GSVA v1.50.5; Hallmark gen to‘plamlari.

Korrelyatsiya: PSMB9 ekspressiyasi bilan immun yo‘l faolligi uchun Spearman korrelyatsiyasi.

Molekulyar docking: CB-DOCK2; PSMB9 PDB ID 6avo; SIN tuzilishi PubChem; eng past Vina skoriga ega poza tanlangan.

Manba ichidagi texnik izoh: PSMB9 kristall tuzilishi PDB dan olingani aytilgan bo‘lsa-da, usul matnida tuzilma “PDF formatida” saqlangani yozilgan. Verianla ushbu ifodani manbadan tashqari taxmin bilan tuzatmagan.

Docking natijasi: PSMB9–SIN Vina skori −9,0 kcal/mol.

Hujayra liniyasi: RAW264.7 sichqon makrofag hujayralari.

Hujayra kulturasi: DMEM + %10 fetal bovine serum; 37 °C; %5 CO₂.

Sinomenin tozaligi: >%99.

CCK-8 dozalari: 150, 300, 600, 1200 va 2400 µM SIN; 18 soat.

Funksional tajriba SIN dozalari: 150–600 µM.

LPS: 1 µg/mL.

DEX: Western blot tajribasida 1 µM.

ELISA: IL-6 va TNF-α; 450 nm o‘lchov, 570 nm background correction.

Western blot: PSMB9 1:1000; β-actin 1:3000; HRP ikkilamchi 1:3000; ImageJ v1.53a kvantifikatsiyasi.

CETSA: SIN 600 µM / 19 soat; 53, 63, 73, 83, 90 va 98 °C; har bir harorat uchun 3 daqiqa; −80 °C da 10 daqiqa; uchta freeze–thaw sikli.

Hujayraviy statistika: GraphPad Prism 8.0.2; one-way ANOVA + Tukey post hoc; mean ± SD; p < 0.05.

Moliyalashtirish: National Science Foundation of China (82160779, 82505133); Research Project of Guizhou University of Traditional Chinese Medicine No. GuiZhong, Yi Ke Yu (2025)54; Guizhou University of Traditional Chinese Medicine Talent Innovation Team [Gui Traditional Chinese Medicine TD He Zi [2023] 002]; Guizhou University of Traditional Chinese Medicine National and Provincial Science and Technology Innovation Talent Team Cultivation Project TD NO.[2022]004; Guizhou Provincial Basic Research Program No. ZK[2024]358.

Etika qo‘mitasi: Qo‘llanilmaydi.

Xabardor qilingan rozilik: Qo‘llanilmaydi.

Ma’lumotlarning mavjudligi: GSE276772, GSE285977, GSE55457 va GSE77298 GEO da ochiq mavjud; qo‘shimcha eksperimental ma’lumotlar institutsional ma’lumotlarni boshqarish va saqlash qoidalari sababli asosli so‘rov bo‘yicha mas’ul muallifdan olinishi mumkinligi qayd etilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Muallif hissalari: Cui Zhang, Chonkit Lio va Jinfang Luo: usul, formal tahlil, tasdiqlash va dastlabki qo‘lyozma. Nana Li va Yang Yu: ma’lumotlarni tartibga solish va formal tahlil. Chonkit Lio va Jinfang Luo: ko‘rib chiqish, tahrirlash va resurslar. Barcha mualliflar nashr qilingan versiyani o‘qib, ma’qullagan.

Asosiy metodologik cheklov: Funksional SIN–PSMB9 tasdiqlashi faqat LPS bilan stimullangan RAW264.7 sichqon makrofaglarida bajarilgan. Tadqiqotda in vivo tajriba yoki yangi inson klinik tasdiqlashi yo‘q. Single-cell tahlili to‘rtta donor bilan cheklangan va eksplorativ deb qabul qilingan. PSMB9 ning diagnostik va terapevtik qiymati kattaroq mustaqil kohortlar, birlamchi bemor hujayralari va in vivo modellar bilan tasdiqlanishi kerak.