A monocyte gene expression signature in the early clinical course of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Microglia are the main immune cells of the brain and express a large genetic pattern of genes linked to Parkinson's disease risk alleles. Monocytes like microglia are myeloid-lineage cells, raising the questions of the extent to which they share gene expression with microglia and whether they are already altered early in the clinical course of the disease. To decipher a monocytic gene expression signature in Parkinson's disease, we performed RNA-seq and applied the two-sample Kolmogorov-Smirnov test to identify differentially expressed genes between controls and patients with Parkinson's disease and changes in gene expression variability and dysregulation. The gene expression profiles of normal human monocytes and microglia showed a plethora of differentially expressed genes. Additionally, we identified a distinct gene expression pattern of monocytes isolated from Parkinson's disease patients at an early disease stage compared to controls using the Kolmogorov-Smirnov test. Differentially expressed genes included genes involved in immune activation such as HLA-DQB1, MYD88, REL, and TNF-α. Our data suggest that future studies of distinct leukocyte subsets are warranted to identify possible surrogate biomarkers and may lead to the identification of novel interventions early in the disease course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».