Age- and Disease-Dependent HERV-W Envelope Allelic Variation in Brain: Association with Neuroimmune Gene Expression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The glycoprotein, Syncytin-1, is encoded by a human endogenous retrovirus (HERV)-W env gene and is capable of inducing neuroinflammation. The specific allele(s) responsible for Syncytin-1 expression in the brain is uncertain. Herein, HERV-W env diversity together with Syncytin-1 abundance and host immune gene profiles were examined in the nervous system using a multiplatform approach. RESULTS: HERV-W env sequences were encoded by multiple chromosomal encoding loci in primary human neurons compared with less chromosomal diversity in astrocytes and microglia (p<0.05). HERV-W env RNA sequences cloned from brains of patients with systemic or neurologic diseases were principally derived from chromosomal locus 7q21.2. Within the same specimens, HERV-W env transcript levels were correlated with the expression of multiple proinflammatory genes (p<0.05). Deep sequencing of brain transcriptomes disclosed the env transcripts to be the most abundant HERV-W transcripts, showing greater expression in fetal compared with healthy adult brain specimens. Syncytin-1's expression in healthy brain specimens was derived from multiple encoding loci and linked to distinct immune and developmental gene profiles. CONCLUSIONS: Syncytin-1 expression in the brain during disease was associated with neuroinflammation and was principally encoded by a full length provirus. The present studies also highlighted the diversity in HERV gene expression within the brain and reinforce the potential contributions of HERV expression to neuroinflammatory diseases.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».