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Enregistrement W4402147296 · doi:10.14740/cr1652

FASLG as a Key Member of Necroptosis Participats in Acute Myocardial Infarction by Regulating Immune Infiltration

2024· article· en· W4402147296 sur OpenAlexvenueno aff
Hui Jia, Fu Xiang An, Yu Zhang, Mei Zhu Yan, Yi Zhou, Hong Bian

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShandong First Medical UniversityNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésNecroptosisMedicineMyocardial infarctionCardiologyInternal medicineImmune systemProgrammed cell deathApoptosisImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute myocardial infarction (AMI) is a major cause of human health risk. Necroptosis is a newly and recently reported mode of cell death, whose role in AMI has not been fully elucidated. This study aimed to search for necroptosis biomarkers associated with the occurrence of AMI and to explore their possible molecular mechanisms through bioinformatics analysis. Methods: The dataset GSE48060 was used to perform weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and differential analysis. Key modules, differential genes, and necroptosis-related genes (NRGs) were intersected to obtain candidate biomarkers. Groups were classified and differentially analyzed according to the expression of the key biomarker. Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analysis, gene set enrichment analysis (GSEA), and construction of protein-protein interaction (PPI) networks are performed on differentially expressed genes (DEGs). Finally, CIBERSORT was used to assess immune cell infiltration in AMI and the correlation of key biomarkers with immune cells. Immune cell infiltration analysis revealed the correlation between FASLG and multiple screened immune cells. Results: WGCNA determined that the MEsaddlebrown module was the most significantly associated with AMI. Intersecting it with DEGs as well as NRGs, we obtained two key genes, FASLG and IFNG. But only FASLG showed statistically significant differences between the AMI group and the normal control group. Further analysis suggested that the down-regulation of FASLG may exert its function through the regulation of the central genes CD247 and YES1. Furthermore, FASLG was positively correlated with T-cell CD4 memory activation and T-cell gamma delta, and negatively correlated with macrophage M0. Conclusion: In conclusion, FASLG and its regulatory genes CD247 and YES1 might be involved in the development of AMI by regulating immune cell infiltration. FASLG might be a potential biomarker for AMI and provides a new direction for the diagnosis of AMI.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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