T-cell infiltrates and microglia adopt long-term gene signature changes leading to age-specific responses to traumatic brain injury in mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aged traumatic brain injury (TBI) patients suffer increased mortality and long-term neurocognitive/neuropsychiatric morbidity than younger patients. Microglia, the resident macrophages of the brain, are complicit in both. We hypothesized that aged microglia would fail to return to a homeostatic state after TBI and adopt a long-term, injury-associated state within aged brains compared to young brains after TBI. Young and aged male C57BL/6 mice underwent TBI via controlled cortical impact vs. sham injury and were sacrificed four months post-TBI. We utilized single-cell RNA sequencing to examine age-associated cellular responses after TBI. Brains were harvested with CD45+ cells isolated via florescence-activated cell sorting. cDNA libraries were prepared via the 10x Genomics Chromium Single Cell 3’ Reagent Kit, followed by sequencing on a HiSeq 4000 instrument and computation analyses. Post-injury, aged mice demonstrated a proportional decrease in homeostatic microglia, and greater increased infiltrating T cells compared to young-adult mice. Of note, aged mice post-injury had a subpopulation of age-specific, immune-inflammatory microglia resembling gene profiles of neurodegenerative disease-associated microglia with enriched pathways involving in leukocyte recruitment. Contrastingly, post-injury, aged mice demonstrate a heterogenous T-cell infiltration with gene profiles corresponding to CD8 effector memory, CD8 native-like, CD4, and double-negative T cells and enriched pathways such as macromolecule synthesis. Taken together, our data showed that age-specific gene signature changes in the T-cell infiltrates and the microglial subpopulation contribute to increased vulnerability of the aged brain to TBI. Supported by R01 GM130662
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».