Using Peripheral Blood Mononuclear Cells to Determine a Gene Expression Profile of Acute Ischemic Stroke
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Direct brain biopsy is rarely indicated during acute stroke. This study uses peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) to determine whether a systemic gene expression profile could be demonstrated in patients with acute ischemic stroke. METHODS AND RESULTS: Using oligonucleotide microarrays, we compared the gene expression profile of an index cohort of 20 patients with confirmed ischemic stroke on neuroimaging studies with that of 20 referent subjects. Validation studies used quantitative real-time polymerase chain reaction to measure the levels of 9 upregulated genes in the index cohort, and an independent cohort of 9 patients and 10 referent subjects was prospectively studied to determine the accuracy of the Prediction Analysis for Microarrays list to classify stroke. After correction for multiple comparisons with the Bonferroni technique, 190 genes were significantly different between the stroke and referent groups. Broad classes of genes included white blood cell activation and differentiation (approximately 60%), genes associated with hypoxia and vascular repair, and genes potentially associated with an altered cerebral microenvironment. Real-time polymerase chain reaction confirmed increased mRNA expression in 9 of 9 upregulated stroke-associated genes in the index cohort. A panel of 22 genes derived from the Prediction Analysis for Microarrays algorithm in the index cohort classified stroke in the validation cohort with a sensitivity of 78% and a specificity of 80%. Control for the Framingham stroke risk score revealed only a partial dependence of the stroke gene expression profile in PBMCs on vascular risk. CONCLUSIONS: This study demonstrated an altered gene expression profile in PBMCs during acute ischemic stroke. Some genes with altered expression were consistent with an adaptive response to central nervous system ischemia.
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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.
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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 découle