CRYAB plays a role in terminating the presence of pro-inflammatory macrophages in the older, injured mouse peripheral nervous system
Notice bibliographique
Résumé
Evidence indicates that dysfunction of older Schwann cells and macrophages contributes to poor regeneration of more mature peripheral nervous system (PNS) neurons after damage. Since the underlying molecular factors are largely unknown, we investigated if CRYAB, a small heat shock protein that is expressed by Schwann cells and axons and whose expression declines with age, impacts prominent deficits in the injured, older PNS including down-regulation of cholesterol biosynthesis enzyme genes, Schwann cell dysfunction, and macrophage persistence. Following sciatic nerve transection injury in 3- and 12-month-old wildtype and CRYAB knockout mice, we found by bulk RNA sequencing and RT-PCR, that while gene expression of cholesterol biosynthesis enzymes is markedly dysregulated in the aging, injured PNS, CRYAB is not involved. However, immunohistochemical staining of crushed sciatic nerves revealed that more macrophages of the pro-inflammatory but not immunosuppressive phenotype persisted in damaged 12-month-old knockout nerves. These pro-inflammatory macrophages were more efficient at engulfing myelin debris. CRYAB thus appears to play a role in resolving pro-inflammatory macrophage responses after damage to the older PNS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».