Gene expression differences in bipolar disorder revealed by cDNA array analysis of post‐mortem frontal cortex
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have implicated a number of biochemical pathways in the etiology of bipolar disorder (BD). However, the precise abnormalities underlying this disorder remain to be established. To investigate novel factors that may be important in the pathophysiology of BD, we utilized cDNA expression arrays to examine differences in expression of up to 1200 genes known to be involved in potentially relevant biochemical processes. This investigation was undertaken in post-mortem samples of frontal cortex tissue from patients with BD and matched controls, obtained (n = 10/group) from the Stanley Foundation Neuropathology Consortium. Results include significant (greater than 35% change in signal intensity) differences between BD and controls in a number of genes (n = 24). Selected targets were analyzed by RT-PCR, which confirmed a decrease in transforming growth factor-beta1 (TGF-beta 1), and an increase in both caspase-8 precursor (casp-8) and transducer of erbB2 (Tob) expression in BD. We further observed a significant decrease of TGF-beta 1 mRNA levels in BD by RT-PCR in individual post-mortem samples. Given the neuroprotective role attributed to this inhibitory cytokine, our results suggest that the down-regulation of TGF-beta 1 may lead to various neurotoxic insults potentially involved in the etiology of certain mood disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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 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 ».