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Enregistrement W4395683738 · doi:10.3390/cells13090752

Single-Cell RNA Sequencing Reveals Cardiac Fibroblast-Specific Transcriptomic Changes in Dilated Cardiomyopathy

2024· article· en· W4395683738 sur OpenAlexfundno aff
Adam Russell‐Hallinan, Oisín Cappa, Lauren Kerrigan, Claire Tonry, Kevin Edgar, Nadezhda Glezeva, Mark Ledwidge, Kenneth McDonald, Patrick Collier, David Simpson, Chris Watson

Notice bibliographique

RevueCells · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University BelfastQueen's UniversityHeart Research UKBritish Heart Foundation
Mots-clésTranscriptomeDilated cardiomyopathyFibroblastBiologyPopulationCellRNA-SeqRNASingle-cell analysisGene expressionGeneCardiomyopathyCell typeComputational biologyHeart failureBioinformaticsMedicineGeneticsInternal medicineCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dilated cardiomyopathy (DCM) is the most common cause of heart failure, with a complex aetiology involving multiple cell types. We aimed to detect cell-specific transcriptomic alterations in DCM through analysis that leveraged recent advancements in single-cell analytical tools. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data from human DCM cardiac tissue were subjected to an updated bioinformatic workflow in which unsupervised clustering was paired with reference label transfer to more comprehensively annotate the dataset. Differential gene expression was detected primarily in the cardiac fibroblast population. Bulk RNA sequencing was performed on an independent cohort of human cardiac tissue and compared with scRNA-seq gene alterations to generate a stratified list of higher-confidence, fibroblast-specific expression candidates for further validation. Concordant gene dysregulation was confirmed in TGFβ-induced fibroblasts. Functional assessment of gene candidates showed that AEBP1 may play a significant role in fibroblast activation. This unbiased approach enabled improved resolution of cardiac cell-type-specific transcriptomic alterations in DCM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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