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Enregistrement W4416142616 · doi:10.1038/s41467-025-64906-w

Age-impaired remyelination is associated with dysregulated microglial transitions

2025· article· en· W4416142616 sur OpenAlexafffund
Sameera Zia, Marianela E. Traetta, Charbel S. Baaklini, Brady P. Hammond, Rebecca K. John, Katherine Souter, Niels Meijns, Larry K. A. Afun, Sharmistha P. Panda, Fernando Gonzàlez Ibáñez, Mena K. Burr, Eva Dhupia, Abhisha M. Rathod, Andréia V. Faria, Dhruvish Zaveri, Sohrab B. Manesh, Kelly V. Lee, Madelene F. S. Ho, Timothy N. Friedman, Aislinn D. Maguire, B Szulc, Luiz Tenorio, Olivia R. La Caprara, Wolfram Tetzlaff, Sarthak Sinha, Greg J. Duncan, Anastassia Voronova, Bradley J. Kerr, Marie‐Ève Tremblay, Jeff Biernaskie, Geert J. Schenk, Jason R. Plemel

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversité LavalUniversity of CalgaryUniversity of VictoriaWomen and Children’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of DefenseAlberta InnovatesMultiple Sclerosis SocietyUniversity of AlbertaNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésRemyelinationMicrogliaMultiple sclerosisMyelinNeurodegenerationMyelin sheathCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is a chronic, inflammatory condition characterized by neurodegeneration and lost myelin, or demyelination. This lost myelin may be regenerated in people with MS through a process called remyelination, that is prone to failure and is impaired with age. Remyelination is facilitated by microglia but our understanding of the microglial response during remyelination is incomplete. Here, we profile the microglial response during remyelination in the lysolecithin mouse model using single-cell RNA sequencing and find several distinct microglial states during the early stages of remyelination that coalesce into a resolved state defined by the presence of myelin transcripts, a state also present in MS brains. We also observe a delay in the appearance of several microglial states with age, in concordance with delayed remyelination. This multi-faceted microglial response during efficient remyelination provides the basis of multi-faceted microglia-specific targets for future MS therapies. Microglial states throughout remyelination are incompletely understood. Here, the authors show that microglia form several states during the early stages of remyelination that coalesce into a partially resolved state that is dysregulated with age.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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