Phenotypic and spatial heterogeneity of brain myeloid cells after stroke is associated with cell ontogeny, tissue damage, and brain connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Acute stroke causes substantial mortality and morbidity and provokes extensive changes to myeloid immune cell populations in the brain that may be targets for limiting brain damage and enhancing brain repair. The most effective immunomodulatory approaches will require precise manipulation of discrete myeloid cell phenotypes in time and space to avoid harmful effects of indiscriminate neuroimmune perturbation. We sought to define how stroke alters the composition and phenotypes of mononuclear myeloid cells with particular attention to how cell ontogeny and spatial organisation combine to expand myeloid cell diversity across the brain after stroke. Multiple reactive microglial states and dual monocyte-derived populations contributed to an extensive repertoire of myeloid cells in post-stroke brain. We identified important overlap and distinctions among different cell types and states that involved ontogeny- and spatial-related properties. Notably, brain connectivity with infarcted tissue underpinned the pattern of local and remote altered cell accumulation and reactivity. Our discoveries suggest a global but anatomically-governed brain myeloid cell response to stroke that comprises diverse phenotypes arising through intrinsic cell ontogeny factors interacting with exposure to spatially-organised brain damage and neuroaxonal cues.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».