Effects of Gender on Gene Expression in the Blood of Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of gender on RNA expression after ischemic stroke (IS). RNA obtained from blood of IS patients (n=51; 153 samples at < or =3, 5, and 24 hours) and from matched controls (n=52) were processed on Affymetrix microarrays. Analyses of covariance for stroke versus control samples were performed separately for both genders and the regulated genes for females compared with males. In all, 242, 227, and 338 male-specific genes were regulated at < or =3, 5, and 24 hours after IS, respectively, of which 59 were regulated at all time points. Overall, 774, 3,437, and 571 female-specific stroke genes were regulated at < or =3, 5, and 24 hours, respectively, of which 152 were regulated at all time points. Male-specific stroke genes were associated with integrin, integrin-liked kinase, actin, tight junction, Wnt/β-catenin, RhoA, fibroblast growth factors (FGF), granzyme, and tumor necrosis factor receptor (TNFR)2 signaling. Female-specific stroke genes were associated with p53, high-mobility group box-1, hypoxia inducible factor (HIF)1α, interleukin (IL)1, IL6, IL12, IL18, acute-phase response, T-helper, macrophage, and estrogen signaling. Cell death signaling was overrepresented in both genders, although the molecules and pathways differed. Gender affects gene expression in the blood of IS patients, which likely implies gender differences in immune, inflammatory, and cell death responses to stroke.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».