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Enregistrement W7117737490 · doi:10.1002/brb3.71172

The Role of Sphingolipid Metabolism and Neuron Death in Ischemic Stroke: A New Perspective from Bioinformatics

2025· article· en· W7117737490 sur OpenAlexaff
Z Chen, F. Xu, Sen Hu, Qiang Cui, Hugo Andrade Barazarte, Jing Zhang, Li‐na Suo, Jian‐Jun Gu, Jiang‐yu Xue

Notice bibliographique

RevueBrain and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphingolipidPerspective (graphical)NeuronMechanism (biology)Signal transductionCell metabolismCellular metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ischemic stroke (IS) is a leading cause of death and disability worldwide, but traditional risk factors do not fully explain its pathophysiology. Neuronal death in IS is influenced by multiple pathways, including sphingolipid metabolism, which plays a significant role in neuronal function and survival. Ceramides, key sphingolipid molecules, are involved in various neuronal processes, including cell death. This study aims to explore the relationship between sphingolipid metabolism and neuron death in IS using bulk and single-cell transcriptomics. METHODS: We obtained sphingolipid metabolism gene sets from the GeneCard database and analyzed differential gene expression in IS datasets from the GEO database, including human peripheral blood bulk data (GSE16561) and MCAO mouse peripheral blood scRNA sequencing data (GSE225948). Gene set enrichment analysis (GSEA), immune infiltration analysis using CIBERSORT, and protein-protein interaction network construction were performed. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data were used to identify key genes and analyze cellular heterogeneity, differentiation, and cell interactions. In vivo validation of key gene expression was conducted in MCAO rats. RESULTS: GSEA revealed significant changes in the sphingolipid metabolism pathway in IS patients. Immune infiltration analysis showed altered immune cell profiles, with decreases in CD8 T cells and increases in monocytes and neutrophils. Enrichment analysis of sphingolipid metabolism-related genes highlighted pathways such as the sphingolipid signaling pathway and ceramide metabolism. Protein-protein interaction network analysis identified 19 key genes linked to sphingolipid metabolism and neuron death. scRNA-seq analysis revealed significant changes in sphingolipid metabolism in monocytes and neutrophils, with the App gene showing notable differential expression. Pseudotime analysis suggested diverse differentiation trajectories in monocytes, and cell interaction analysis indicated potential communication between monocytes and B cells. In vivo validation confirmed higher App gene expression in MCAO rats compared to sham controls. CONCLUSION: This study provides comprehensive insights into the role of sphingolipid metabolism in ischemic stroke, identifying key genes and cellular mechanisms involved in neuron death. The findings suggest that sphingolipid metabolism, particularly through the App gene, may be a potential therapeutic target for IS. Further exploration of the molecular mechanisms and cellular interactions involving sphingolipids could lead to novel therapeutic strategies for ischemic stroke.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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