Comparing <scp>RNA</scp>‐sequencing datasets from astrocytes, oligodendrocytes, and microglia in multiple sclerosis identifies novel dysregulated genes relevant to inflammation and myelination
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system (CNS) inflammation is a key factor in multiple sclerosis (MS). Invasion of peripheral immune cells into the CNS resulting from an unknown signal or combination of signals results in activation of resident immune cells and the hallmark feature of the disease: demyelinating lesions. These lesion sites are an amalgam of reactive peripheral and central immune cells, astrocytes, damaged and dying oligodendrocytes, and injured neurons and axons. Sustained inflammation affects cells directly located within the lesion site and further abnormalities are apparent diffusely throughout normal-appearing white matter and grey matter. It is only relatively recently, using animal models, new tissue sampling techniques, and next-generation sequencing, that molecular changes occurring in CNS resident cells have been broadly captured. Advances in cell isolation through Fluorescence Activated Cell Sorting (FACS) and laser-capture microdissection together with the emergence of single-cell sequencing have enabled researchers to investigate changes in gene expression in astrocytes, microglia, and oligodendrocytes derived from animal models of MS as well as from primary patient tissue. The contribution of some dysregulated pathways has been followed up in individual studies; however, corroborating results often go unreported between sequencing studies. To this end, we have consolidated results from numerous RNA-sequencing studies to identify and review novel patterns of differentially regulated genes and pathways occurring within CNS glial cells in MS. This article is categorized under: Neurological Diseases > Molecular and Cellular Physiology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».