Investigating the role of the immune cell response for successful spinal cord regeneration in the zebrafish model
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a life changing condition affecting individuals within Canada and worldwide with no effective treatment to date. A limitation in humans, like other mammals, is that they cannot repair the damaged central nervous system. By contrast, the zebrafish model has a remarkable ability to regenerate the brain and spinal cord after injury, due to populations of ependymoglia. Previous work has shown that for ependymoglia-driven neural regeneration to occur in zebrafish, immune cells are a key requirement. This opposes the immune response in mammals that demonstrates a prolonged pro-inflammatory phase that prevents recovery after SCI. How the activation of the zebrafish immune response results in successful spinal cord repair remains poorly characterized. In this study, we hypothesized that the inflammatory response following SCI in zebrafish is regulated by a longer anti-inflammatory response that is important for successful regeneration. By studying the spatiotemporal dynamics of immune cells post-SCI, we observed that overtime immune cells infiltrate into the injury site, correlating with a peak in proliferation of ependymoglia. Interestingly, analysis of pro- and anti-inflammatory cytokines from our initial qRT-PCR experiments suggest that anti-inflammatory cytokines remain stable across multiple time-points post-SCI in comparison to pro-inflammatory cytokines. These findings propose that in order for successful spinal cord regeneration to occur, a shorter pro-inflammatory response that is tightly controlled by anti-inflammatory cytokines is necessary.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».