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Enregistrement W2217406169 · doi:10.1073/pnas.1508249112

Effects of aging on circadian patterns of gene expression in the human prefrontal cortex

2015· article· en· W2217406169 sur OpenAlexaff
Cho-Yi Chen, Ryan W. Logan, Tianzhou Ma, David A. Lewis, George C. Tseng, Etienne Sibille, Colleen A. McClung

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental Health
Mots-clésPrefrontal cortexCircadian rhythmBiologyNeuroscienceGene expressionGenePsychologyGeneticsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With aging, significant changes in circadian rhythms occur, including a shift in phase toward a "morning" chronotype and a loss of rhythmicity in circulating hormones. However, the effects of aging on molecular rhythms in the human brain have remained elusive. Here, we used a previously described time-of-death analysis to identify transcripts throughout the genome that have a significant circadian rhythm in expression in the human prefrontal cortex [Brodmann's area 11 (BA11) and BA47]. Expression levels were determined by microarray analysis in 146 individuals. Rhythmicity in expression was found in ∼ 10% of detected transcripts (P < 0.05). Using a metaanalysis across the two brain areas, we identified a core set of 235 genes (q < 0.05) with significant circadian rhythms of expression. These 235 genes showed 92% concordance in the phase of expression between the two areas. In addition to the canonical core circadian genes, a number of other genes were found to exhibit rhythmic expression in the brain. Notably, we identified more than 1,000 genes (1,186 in BA11; 1,591 in BA47) that exhibited age-dependent rhythmicity or alterations in rhythmicity patterns with aging. Interestingly, a set of transcripts gained rhythmicity in older individuals, which may represent a compensatory mechanism due to a loss of canonical clock function. Thus, we confirm that rhythmic gene expression can be reliably measured in human brain and identified for the first time (to our knowledge) significant changes in molecular rhythms with aging that may contribute to altered cognition, sleep, and mood in later life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations292
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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