A core transcriptional signature of human microglia: Derivation and utility in describing region‐dependent alterations associated with Alzheimer's disease
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 découle