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Enregistrement W3025182931 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.tp166

Abstract TP166: Age-Associated Transcriptomic Alterations in Patients With Ischemic Stroke

2020· article· en· W3025182931 sur OpenAlexaff
Gina Sykes, Yusra Batool, Joseph Kamtchum‐Tatuene, Sarah V. Zehnder, Glen C. Jickling

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunosenescenceStroke (engine)CohortInternal medicineQuartileFold changeAgeingImmune systemImmunologyTranscriptomeOncologyGeneBioinformaticsGene expressionGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Immune system dysregulation occurs with age. This includes an increase in inflammation, and immunosenescence, the inability to efficiently respond to new immune challenges. These changes are evident in various diseases but have yet to be evaluated in a population with ischemic stroke. Age is an important factor in stroke, contributing to stroke risk, outcome and risk of hemorrhagic transformation. This study aimed to assess the changes that occur with age in the leukocyte gene expression of patients with ischemic stroke. Methods: Two cohorts of acute ischemic stroke patients were analyzed; cohort 1 (n=94) and cohort 2 (n=79). RNA was isolated from PAXgene tubes and processed on Affymetrix microarrays. Differentially expressed genes associated with age quartiles were identified by ANCOVA, adjusted for sex and batch. Functional analysis identified age-associated pathways. Differentially expressed genes were compared with previous non-stroke aging studies in whole blood. Results: There were 61 and 442 age-associated genes in cohorts 1 and 2 respectively (FDR-corrected p<0.05, partial correlation coefficient ≥ |0.3|). Nineteen genes, including CR2, CCR6 and CXCR5 , were found in common and decreased with age among both cohorts (max-log10(p value) = 17). Functional analysis of the 61 and 442 genes revealed with advancing age there is a change in the humoral immune system, including antibody production and B cell proliferation. When compared to aging gene expression studies in controls, 52% of age-associated genes in cohort 1 and 31% of cohort 2 age-associated genes overlapped with those found in controls, and 16 of the 19 common genes to both cohorts overlapped in controls (max-log10(p value) = 15). Conclusion: In patients with acute stroke there is a change in leukocyte gene expression with advancing age. Changes included a shift in humoral immune response with a potentially impaired B cell response. While many of the age-associated alterations in gene expression present in stroke are similar to non-stroke controls, these changes warrant further investigation for their impact on stroke outcome and risk.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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