Dysregulated gene expression associated with inflammatory and translation pathways in activated monocytes from children with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a complex developmental disorder characterized by deficits in social interactions, communication, and stereotypical behaviors. Immune dysfunction is a common co-morbidity seen in ASD, with innate immune activation seen both in the brain and periphery. We previously identified significant differences in peripheral monocyte cytokine responses after stimulation with lipoteichoic acid (LTA) and lipopolysaccharide (LPS), which activate toll-like receptors (TLR)-2 and 4 respectively. However, an unbiased examination of monocyte gene expression in response to these stimulants had not yet been performed. To identify how TLR activation impacts gene expression in ASD monocytes, we isolated peripheral blood monocytes from 26 children diagnosed with autistic disorder (AD) or pervasive developmental disorder-not otherwise specified (PDDNOS) and 22 typically developing (TD) children and cultured them with LTA or LPS for 24 h, then performed RNA sequencing. Activation of both TLR2 and TLR4 induced expression of immune genes, with a subset that were differentially regulated in AD compared to TD samples. In response to LPS, monocytes from AD children showed a unique increase in KEGG pathways and GO terms that include key immune regulator genes. In contrast, monocytes from TD children showed a consistent decrease in expression of genes associated with translation in response to TLR stimulation. This decrease was not observed in AD or PDDNOS monocytes, suggesting a failure to properly downregulate a prolonged immune response in monocytes from children with ASD. As monocytes are involved in early orchestration of the immune response, our findings will help elucidate the mechanisms regulating immune dysfunction in ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».