Aging Immune System in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: With advancing age, alterations occur to the immune system, including an increase in inflammation (inflammaging) and a reduced ability to respond to new immune challenges. The role of an aging immune system in patients with ischemic stroke remains unclear, although age is an important determinant of stroke risk and outcome. This study assessed the aging immune system in patients with acute ischemic stroke by differences in leukocyte gene expression in relationship to age. Methods: Peripheral blood RNA from 2 cohorts with acute ischemic stroke was measured by whole-genome microarray, and genes associated with advancing age were identified (false discovery rate-corrected P <0.05, partial correlation coefficient <|0.3|). Genes were characterized by pathway analysis and compared with age-associated genes from nonstroke studies (n=3974). Results: There were 166 genes associated with age in cohort 1 (derivation cohort, n=94). Sixty-nine of these age-associated genes were verified in cohort 2 (validation cohort, n=79). Identified genes included a decrease in CR2 , CD27 , CCR7 , and NT5E . Genes were associated with altered B-cell receptor signaling, lymphocyte proliferation, and leukocyte homeostasis. Forty-three of the 69 age-associated genes in stroke were also associated with age in nonstroke studies. Conclusions: A relationship between leukocyte gene expression and age in patients with ischemic stroke was identified. The changes include alterations to the adaptive humoral immune system, which may influence age-related stroke risk and outcome.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».