Distinct peripheral blood monocyte and neutrophil transcriptional programs following intracerebral hemorrhage and different etiologies of ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Understanding cell-specific transcriptome responses following intracerebral hemorrhage (ICH) and ischemic stroke (IS) will improve knowledge of the immune response to brain injury. Transcriptomic profiles of 141 samples from 48 subjects with ICH, different IS etiologies, and vascular risk factor controls were characterized using RNA-seq in isolated neutrophils, monocytes and whole blood. In both IS and ICH, monocyte genes were down-regulated, whereas neutrophil gene expression changes were generally up-regulated. The monocyte down-regulated response to ICH included innate, adaptive immune, dendritic, NK cell and atherosclerosis signaling. Neutrophil responses to ICH included tRNA charging, mitochondrial dysfunction, and ER stress pathways. Common monocyte and neutrophil responses to ICH included interferon signaling, neuroinflammation, death receptor signaling, and NFAT pathways. Suppressed monocyte responses to IS included interferon and dendritic cell maturation signaling, phagosome formation, and IL-15 signaling. Activated neutrophil responses to IS included oxidative phosphorylation, mTOR, BMP, growth factor signaling, and calpain proteases-mediated blood-brain barrier (BBB) dysfunction. Common monocyte and neutrophil responses to IS included JAK1, JAK3, STAT3, and thrombopoietin signaling. Cell-type and cause-specific approaches will assist the search for future IS and ICH biomarkers and treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».