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Enregistrement W4306682604 · doi:10.1242/dmm.049349

Lipopolysaccharide distinctively alters human microglia transcriptomes to resemble microglia from Alzheimer's disease mouse models

2022· article· en· W4306682604 sur OpenAlexfundno aff
Jimena Monzón‐Sandoval, Elena Burlacu, Devika Agarwal, Adam E. Handel, Liting Wei, John B. Davis, Sally A. Cowley, M. Zameel Cader, Caleb Webber

Notice bibliographique

RevueDisease Models & Mechanisms · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundOxford Martin School, University of OxfordDementias Platform UKInnovative Medicines InitiativeMedical Research CouncilCardiff UniversityUniversity of OxfordParkinson's UKEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsStem Cell NetworkUK Dementia Research InstituteNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Oxford Biomedical Research CentreAlzheimer's SocietyWellcome Trust
Mots-clésMicrogliaInduced pluripotent stem cellTranscriptomeLipopolysaccharideBiologyNeuroscienceNeuroinflammationInnate immune systemPathogenesisReprogrammingCell biologyImmune systemGeneImmunologyInflammationGeneticsGene expressionEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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