Profiles of immune infiltration in abdominal aortic aneurysm and their associated marker genes: a gene expression-based study
Notice bibliographique
Résumé
Immune-mediated inflammation plays a key role in the pathology of abdominal aortic aneurysm (AAA). We aimed to use a computational approach to profile the immune infiltration patterns and related core genes in AAA samples based on the overexpression of gene signatures. The microarray datasets of AAA and normal abdominal tissues were acquired from gene expression omnibus (GEO) database. We evaluated the composition of immune infiltrates through microenvironment cell populations (MCP)-counter. Weighted gene correlation network analysis (WGCNA) was employed to construct the co-expression network and extract gene information in the most relevant module. Functional and pathway enrichment analysis was performed and immune infiltration related core genes were screened. AAA tissues had a higher level of infiltration by cytotoxic lymphocytes, NK cells, T cells, fibroblasts, myeloid dendritic cells, and neutrophils than normal aorta. The red module was strongly correlated with the infiltrating levels of T cells and cytotoxic lymphocytes. Gene ontology (GO) and pathway analyses revealed that genes in the most relevant module were mainly enriched in T cell activation, regulation of lymphocyte activation, cytokine-cytokine receptor interaction, and chemokine signaling pathway, etc. The expression of GZMK, CCL5, GZMA, CD2, and EOMES showed significant correlations with cytotoxic lymphocytes, while CD247, CD2, CD6, RASGRP1, and CD48 expression were positively associated with T cell infiltration. In conclusion, we comprehensively analyzed profiles of infiltrated immune cells in AAA tissues and their associated marker genes. Our data may provide a novel clue to indicate the underlying molecular mechanisms of AAA formation in terms of immune infiltration.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».