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Enregistrement W2949799705 · doi:10.1002/glia.23572

A core transcriptional signature of human microglia: Derivation and utility in describing region‐dependent alterations associated with Alzheimer's disease

2019· review· en· W2949799705 sur OpenAlex
Anirudh Patir, Barbara Shih, Barry W. McColl, Tom C. Freeman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGlia · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilMedical Research Council Canada
Mots-clésMicrogliaBiologyTranscriptomeNeuroscienceEntorhinal cortexHuman brainDiseaseContext (archaeology)Gene signatureAlzheimer's diseaseGeneComputational biologyHippocampusInflammationImmunologyGene expressionGeneticsPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing recognition of the pivotal role microglia play in neurodegenerative and neuroinflammatory disorders has accentuated the need to characterize their function in health and disease. Studies in mouse have applied transcriptome-wide profiling of microglia to reveal key features of microglial ontogeny, functional profile, and phenotypic diversity. While similar, human microglia exhibit clear differences to their mouse counterparts, underlining the need to develop a better understanding of the human microglial profile. On examining published microglia gene signatures, limited consistency was observed between studies. Hence, we sought to derive a core microglia signature of the human central nervous system (CNS), through a comprehensive analysis of existing transcriptomic datasets. Nine datasets derived from cells and tissues, isolated from various regions of the CNS across numerous donors, were subjected independently to an unbiased correlation network analysis. From each dataset, a list of coexpressing genes corresponding to microglia was identified, with 249 genes highly conserved between them. This core signature included known microglial markers, and compared with other signatures provides a gene set specific to microglia in the context of the CNS. The utility of this signature was demonstrated by its use in detecting qualitative and quantitative region-specific alterations in aging and Alzheimer's disease. These analyses highlighted the reactive response of microglia in vulnerable brain regions such as the entorhinal cortex and hippocampus, additionally implicating pathways associated with disease progression. We believe this resource and the analyses described here, will support further investigations to the contribution of human microglia in CNS health and disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,286
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,050 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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