Disease-associated oligodendrocyte responses across neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Oligodendrocyte dysfunction has been implicated in the pathogenesis of neurodegenerative diseases, so understanding oligodendrocyte activation states would shed light on disease processes. We identify three distinct activation states of oligodendrocytes from single-cell RNA sequencing (RNA-seq) of mouse models of Alzheimer's disease (AD) and multiple sclerosis (MS): DA1 (disease-associated1, associated with immunogenic genes), DA2 (disease-associated2, associated with genes influencing survival), and IFN (associated with interferon response genes). Spatial analysis of disease-associated oligodendrocytes (DAOs) in the cuprizone model reveals that DA1 and DA2 are established outside of the lesion area during demyelination and that DA1 repopulates the lesion during remyelination. Independent meta-analysis of human single-nucleus RNA-seq datasets reveals that the transcriptional responses of MS oligodendrocytes share features with mouse models. In contrast, the oligodendrocyte activation signature observed in human AD is largely distinct from those observed in mice. This catalog of oligodendrocyte activation states (http://research-pub.gene.com/OligoLandscape/) will be important to understand disease progression and develop therapeutic interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».