Ketogenic diet-mediated steroid metabolism reprogramming improves the immune microenvironment and myelin growth of spinal cord injury rats through gene analysis and co-expression network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The ketogenic diet has been widely used in the treatment of various nervous system and metabolic-related diseases. Our previous research found that a ketogenic diet exerts a protective effect and promotes functional recovery after spinal cord injury. However, the mechanism of treatment is still unclear. In this study, different dietary feeding methods were used to detect myelin expression and gene level changes between different groups.Result We established 15 RNA-Seq cDNA libraries and divided them into 4 groups (SCI_KD, SCI_SD, Sham_KD and Sham_SD), and a total of 32,883 genes were detected by RNA-seq. First, KEGG pathway enrichment of upregulated differentially expressed genes (DEGs) in the SCI_KD and SCI_SD groups and GSEA analysis of the two groups found that a ketogenic diet significantly improved the steroid anabolic pathway in rats with spinal cord injury. Through cluster analysis, PPI analysis and visualization of iPath metabolic pathways, Sqle, Sc5d, Cyp51, Dhcr24, Msmo1, Hsd17b7, and Fdft1 changed significantly in the pathway. Second, through WGCNA analysis, all samples are placed in a gene network to analyse the correlation between gene modules and phenotypes. After module analysis, GO function and KEGG analysis showed that rats fed a ketogenic diet showed significantly reduced immune-related pathways, including those associated with immune and infectious diseases.Conclusion A ketogenic diet may improve the immune microenvironment and myelin growth in rats with spinal cord injury through reprogramming of steroid metabolism.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».