The intracerebral hemorrhage blood transcriptome in humans differs from the ischemic stroke and vascular risk factor control blood transcriptomes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how the blood transcriptome of human intracerebral hemorrhage (ICH) differs from ischemic stroke (IS) and matched controls (CTRL) will improve understanding of immune and coagulation pathways in both disorders. This study examined RNA from 99 human whole-blood samples using GeneChip® HTA 2.0 arrays to assess differentially expressed transcripts of alternatively spliced genes between ICH, IS and CTRL. We used a mixed regression model with FDR-corrected p(Dx) < 0.2 and p < 0.005 and |FC| > 1.2 for individual comparisons. For time-dependent analyses, subjects were divided into four time-points: 0(CTRL), <24 h, 24–48 h, >48 h; 489 transcripts were differentially expressed between ICH and CTRL, and 63 between IS and CTRL. ICH had differentially expressed T-cell receptor and CD36 genes, and iNOS, TLR, macrophage, and T-helper pathways. IS had more non-coding RNA. ICH and IS both had angiogenesis, CTLA4 in T lymphocytes, CD28 in T helper cells, NFAT regulation of immune response, and glucocorticoid receptor signaling pathways. Self-organizing maps revealed 4357 transcripts changing expression over time in ICH, and 1136 in IS. Understanding ICH and IS transcriptomes will be useful for biomarker development, treatment and prevention strategies, and for evaluating how well animal models recapitulate human ICH and IS.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».