Uncovering Novel Extracellular Matrix Transcriptome Alterations in Lesions of Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The extracellular matrix (ECM) of the central nervous system (CNS) is an interconnected network of proteins and sugars with critical roles in both homeostasis and disease. In neurological diseases, excessive ECM deposition and remodeling impact both injury and repair. CNS lesions of multiple sclerosis (MS), a chronic inflammatory and degenerative disease, cause prominent alterations of the ECM. However, there are a lack of data investigating how the multitude of ECM members change in relation to each other and how this affects the MS disease course. Here, we evaluated ECM changes in MS lesions compared to a control brain using databases generated in-house through spatial mRNA-sequencing and through a public resource of single-nucleus RNA sequencing previously published by Absinta and colleagues. These results underline the importance of publicly available datasets to find new targets of interest, such as the ECM. Both spatial and public datasets demonstrated widespread changes in ECM molecules and their interacting proteins, including alterations to proteoglycans and glycoproteins within MS lesions. Some of the altered ECM members have been described in MS, but other highly upregulated members, including the SPARC family of proteins, have not previously been highlighted. SPARC family members are upregulated in other conditions by reactive astrocytes and may influence immune cell activation and MS disease course. The profound changes to the ECM in MS lesions deserve more scrutiny as they impact neuroinflammation, injury, and repair.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».