Abstract TMP114: Time-based Dynamic Analyses Of Gene Expression In Monocytes, Neutrophils And Whole Blood Identify Key Hub Genes And Functional Processes Following Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression changes in peripheral blood reflect injury and repair processes occurring post ischemic stroke (IS). Our study explored the dynamic time-dependent expression of key genes involved in the immune response after IS to better understand the biology and to identify specific diagnostic biomarkers. Using RNA-sequencing, we analyzed gene expression profiles of 38 IS patients and 18 controls with at least one vascular risk factor (VRFC) including diabetes and/or hypertension and/or hypercholesterolemia in isolated monocytes, neutrophils and whole blood. We used two approaches: Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) with respect to time after stroke onset; and differential expression analyses with subject samples split into time points (TPs) from stroke onset (TP0=VRFC; TP1=0-24 h; TP2=24-48 h; and TP3≥48 h). In WGCNA, highly interconnected “hub” genes were identified for modules significant to time (p<0.05). Differentially expressed genes (DEGs) with diagnosisхTP p<0.02 and fold-change>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».