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Enregistrement W4280558165 · doi:10.3389/fnins.2022.918811

Neurons and Astrocytes Elicit Brain Region Specific Transcriptional Responses to Prion Disease in the Murine CA1 and Thalamus

2022· article· en· W4280558165 sur OpenAlexafffund
Jessy A. Slota, Sarah J. Medina, Kathy L. Frost, Stephanie A. Booth

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésThalamusMicrogliaNeuroscienceBiologyDiseasePathologyMedicineImmunologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive dysfunction and loss of neurons ultimately culminates in the symptoms and eventual fatality of prion disease, yet the pathways and mechanisms that lead to neuronal degeneration remain elusive. Here, we used RNAseq to profile transcriptional changes in microdissected CA1 and thalamus brain tissues from prion infected mice. Numerous transcripts were altered during clinical disease, whereas very few transcripts were reliably altered at pre-clinical time points. Prion altered transcripts were assigned to broadly defined brain cell types and we noted a strong transcriptional signature that was affiliated with reactive microglia and astrocytes. While very few neuronal transcripts were common between the CA1 and thalamus, we described transcriptional changes in both regions that were related to synaptic dysfunction. Using transcriptional profiling to compare how different neuronal populations respond during prion disease may help decipher mechanisms that lead to neuronal demise and should be investigated with greater detail.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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