Lipopolysaccharide distinctively alters human microglia transcriptomes to resemble microglia from Alzheimer's disease mouse models
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia, and risk-influencing genetics implicates microglia and neuroimmunity in the pathogenesis of AD. Induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived microglia (iPSC-microglia) are increasingly used as a model of AD, but the relevance of historical immune stimuli to model AD is unclear. We performed a detailed cross-comparison over time on the effects of combinatory stimulation of iPSC-microglia, and in particular their relevance to AD. We used single-cell RNA sequencing to measure the transcriptional response of iPSC-microglia after 24 h and 48 h of stimulation with prostaglandin E2 (PGE2) or lipopolysaccharide (LPS)+interferon gamma (IFN-γ), either alone or in combination with ATPγS. We observed a shared core transcriptional response of iPSC-microglia to ATPγS and to LPS+IFN-γ, suggestive of a convergent mechanism of action. Across all conditions, we observed a significant overlap, although directional inconsistency to genes that change their expression levels in human microglia from AD patients. Using a data-led approach, we identify a common axis of transcriptomic change across AD genetic mouse models of microglia and show that only LPS provokes a transcriptional response along this axis in mouse microglia and LPS+IFN-γ in human iPSC-microglia. This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».