MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3156792714 · doi:10.1126/science.abf1230

Barcoded viral tracing of single-cell interactions in central nervous system inflammation

2021· article· en· W3156792714 sur OpenAlexafffund
Iain C. Clark, Cristina Gutiérrez‐Vázquez, Michael A. Wheeler, Zhaorong Li, Veit Rothhammer, Mathias Linnerbauer, Liliana M. Sanmarco, Lydia Guo, Manon Blain, Stéphanie Zandee, Chun‐Cheih Chao, Katelyn V. Batterman, Marius Schwabenland, Peter Lotfy, Amalia Tejeda Velarde, Patrick Hewson, Carolina Manganeli Polonio, Michael W. Shultis, Yasmin Salem, Emily Tjon, Pedro H. Fonseca-Castro, Davis Borucki, Kalil Alves de Lima, Agustín Plasencia, Adam R. Abate, Douglas L. Rosene, Kevin J. Hodgetts, Marco Prinz, Jack P. Antel, Alexandre Prat, Francisco J. Quintana

Notice bibliographique

RevueScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingNational Cancer Institute, Cairo UniversityFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institutes of HealthMinistry of Science and Technology, Government of the People’s Republic of BangladeshNational Multiple Sclerosis SocietyDeutsche ForschungsgemeinschaftMultiple Sclerosis SocietyInternational Progressive MS AllianceASCRS Research FoundationFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Cancer InstituteBrigham and Women's HospitalAmerican Cancer Society
Mots-clésCentral nervous systemInflammationTracingNeuroscienceSingle-cell analysisBiologyCellComputational biologyVirologyComputer scienceImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-cell interactions control the physiology and pathology of the central nervous system (CNS). To study astrocyte cell interactions in vivo, we developed rabies barcode interaction detection followed by sequencing (RABID-seq), which combines barcoded viral tracing and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Using RABID-seq, we identified axon guidance molecules as candidate mediators of microglia-astrocyte interactions that promote CNS pathology in experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) and, potentially, multiple sclerosis (MS). In vivo cell-specific genetic perturbation EAE studies, in vitro systems, and the analysis of MS scRNA-seq datasets and CNS tissue established that Sema4D and Ephrin-B3 expressed in microglia control astrocyte responses via PlexinB2 and EphB3, respectively. Furthermore, a CNS-penetrant EphB3 inhibitor suppressed astrocyte and microglia proinflammatory responses and ameliorated EAE. In summary, RABID-seq identified microglia-astrocyte interactions and candidate therapeutic targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations283
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScienceMême sujetNeuroinflammation and Neurodegeneration MechanismsTravaux en français237 207