Cell death and proliferation-related transcripts in lung allograft airway epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
<b>Introduction:</b> For patients with end-stage lung diseases,the only solution is lung transplantation. However, the major barrier to long-term survival following lung transplantation is progressive scarring,termed chronic lung allograft dysfunction (CLAD). Ongoing rejection mediated by alloimmune responses along with loss of the airway lining “club cells” are hallmarks of CLAD fibrotic pathology. To date, whether alloimmune responses induce club cell death and/or aberrant proliferation leading to CLAD is yet to be elucidated. <b>Objective:</b> We aimed to assess whether club cell excessive death and/or reduced proliferation were detected after lung transplantation. <b>Method:</b> We used single cell RNA sequencing (scRNAseq) to establish transcriptomic signatures of allograft airway epithelial cell death and proliferation in one stable lung transplant recipient’s (LTR) airway brushing obtained 3 months post-transplant. <b>Result:</b> We have identified four club cell subclusters in a LTR’s airway brushing. Extrinsic apoptosis-related genes were preferentially upregulated in club cell subcluster 1 compared to other club cell subclusters and other epithelial and immune cells. Proliferation-related genes were downregulated in all club cell subclusters <b>(Fig.1)</b>. <b>Conclusion:</b> Our data suggest a relative upregulation of extrinsic apoptosis-related genes and a relative downregulation of proliferation-related genes in club cells found in a LTR’s airway brushing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».