Fibroblast and Lymphoblast Gene Expression Profiles in Schizophrenia: Are Non-Neural Cells Informative?
Notice bibliographique
Résumé
Lymphoblastoid cell lines (LCLs) and fibroblasts provide conveniently derived non-neuronal samples in which to investigate the aetiology of schizophrenia (SZ) using gene expression profiling. This assumes that heritable mechanisms associated with risk of SZ have systemic effects and result in changes to gene expression in all tissues. The broad aim of this and other similar studies is that comparison of the transcriptomes of non-neuronal tissues from SZ patients and healthy controls may identify gene/pathway dysregulation underpinning the neurobiological defects associated with SZ. Using microarrays consisting of 18,664 probes we compared gene expression profiles of LCLs from SZ cases and healthy controls. To identify robust associations with SZ that were not patient or tissue specific, we also examined fibroblasts from an independent series of SZ cases and controls using the same microarrays. In both tissue types ANOVA analysis returned approximately the number of differentially expressed genes expected by chance. No genes were significantly differentially expressed in either tissue when corrected for multiple testing. Even using relaxed parameters (p < or = 0.05, without multiple testing correction) there were still no differentially expressed genes that also displayed > or = 2-fold change between the groups of SZ cases and controls common to both LCLs and fibroblasts. We conclude that despite encouraging data from previous microarray studies assessing non-neural tissues, the lack of a convergent set of differentially expressed genes associated with SZ using fibroblasts and LCLs indicates the utility of non-neuronal tissues for detection of gene expression differences and/or pathways associated with SZ remains to be demonstrated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».