Reawakening inflammation in the chronically injured spinal cord using lipopolysaccharide induces diverse microglial states
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rehabilitative training is an effective method to promote recovery following spinal cord injury (SCI), with lower training efficacy observed in the chronic stage. The increased training efficacy during the subacute period is associated with a shift towards a more adaptive or proreparative state induced by the SCI. A potential link is SCI-induced inflammation, which is elevated in the subacute period, and, as injection of lipopolysaccharide (LPS) alongside training improves recovery in chronic SCI, suggesting LPS could reopen a window of plasticity late after injury. Microglia may play a role in LPS-mediated plasticity as they react to LPS and are implicated in facilitating recovery following SCI. However, it is unknown how microglia change in response to LPS following SCI to promote neuroplasticity. MAIN BODY: Here we used single-cell RNA sequencing to examine microglial responses in subacute and chronic SCI with and without an LPS injection. We show that subacute SCI is characterized by a disease-associated microglial (DAM) signature, while chronic SCI is highly heterogeneous, with both injury-induced and homeostatic states. DAM states exhibit predicted metabolic pathway activity and neuronal interactions that are associated with potential mediators of plasticity. With LPS injection, microglia shifted away from the homeostatic signature to a primed, translation-associated state and increased DAM in degenerated tracts caudal to the injury. CONCLUSION: Microglial states following an inflammatory stimulus in chronic injury incompletely recapitulate the subacute injury environment, showing both overlapping and distinct microglial signatures across time and with LPS injection. Our results contribute to an understanding of how microglia and LPS-induced neuroinflammation contribute to plasticity following SCI.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».