121 Viral & bacterial RNA transcripts of substantia nigra and olfactory bulb in parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction It is known that several viral species can induce parkinsonism in animals and humans, but no specific virus has been discovered in the classical human form of PD. Methods To investigate this further, we used next generation sequencing (NGS) to analyse post-mortem transcriptomes of substantia nigra (SN) and olfactory bulb (OB) in four PD cases and four multiple sclerosis patients who acted as positive controls. Bioinformatic analysis of the data set removed the majority of human transcripts and the remaining sequence data were compared to existing viral sequence data sets to search for signature viral sequences. Results Despite high read numbers and good quality NGS data, no viral or bacterial transcripts could be identified from either of the tissues examined. The few matches to existing viral databases were to viruses which rarely, if ever, infect humans and no multiple hits (matches to more than one gene of the same virus) were observed. Similarly, no bacterial sequences were found although it should be noted the analysis was carried out at the mRNA level. Conclusion This small but detailed analysis provided no evidence of RNA viral signatures in the OB or SN in the four samples taken from Parkinson’s disease brains. It is still possible that other brain areas known to display Lewy body pathology may contain viral sequences.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».