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Enregistrement W4389743695 · doi:10.1016/j.celrep.2023.113574

Microglia promote remyelination independent of their role in clearing myelin debris

2023· article· en· W4389743695 sur OpenAlexaff
Charbel S. Baaklini, Madelene F. S. Ho, Tristan Lange, Brady P. Hammond, Sharmistha P. Panda, Martin Zirngibl, Sameera Zia, Kassandre Himmelsbach, Heli Rana, Braxton Phillips, Daria Antoszko, Jeremies Ibanga, M.F. Molina López, Kelly V. Lee, Michael B. Keough, Andrew V. Caprariello, Bradley J. Kerr, Jason R. Plemel

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemyelinationMicrogliaMyelinMultiple sclerosisNeuroscienceBiologyProgenitor cellOligodendrocyteCell biologyImmunologyStem cellCentral nervous systemInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory disease characterized by myelin loss. While therapies exist to slow MS progression, no treatment currently exists for remyelination. Remyelination, linked to reduced disability in MS, relies on microglia and monocyte-derived macrophages (MDMs). This study aims to understand the role of microglia during remyelination by lineage tracing and depleting them. Microglial lineage tracing reveals that both microglia and MDMs initially accumulate, but microglia later dominate the lesion. Microglia and MDMs engulf equal amounts of inhibitory myelin debris, but after microglial depletion, MDMs compensate by engulfing more myelin debris. Microglial depletion does, however, reduce the recruitment and proliferation of oligodendrocyte progenitor cells (OPCs) and impairs their subsequent differentiation and remyelination. These findings underscore the essential role of microglia during remyelination and offer insights for enhancing this process by understanding microglial regulation of remyelination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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