Sex Biased Gene Expression Profiling of Human Brains at Major Developmental Stages
Notice bibliographique
Résumé
There are many differences in brain structure and function between males and females. However, how these differences were manifested during development and maintained through adulthood are still unclear. Here we present a time series analyses of genome-wide transcription profiles of the human brain, and we identified genes showing sex biased expression at major developmental stages (prenatal time, early childhood, puberty time and adulthood). We observed a great number of genes (>2,000 genes) showing between-sex expression divergence at all developmental stages with the greatest number (4,164 genes) at puberty time. However, there are little overlap of sex-biased genes among the major developmental stages, an indication of dynamic expression regulation of the sex-biased genes in the brain during development. Notably, the male biased genes are highly enriched for genes involved in neurological and psychiatric disorders like schizophrenia, bipolar disorder, Alzheimer's disease and autism, while no such pattern was seen for the female-biased genes, suggesting that the differences in brain disorder susceptibility between males and females are likely rooted from the sex-biased gene expression regulation during brain development. Collectively, these analyses reveal an important role of sex biased genes in brain development and neurodevelopmental 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) | 0,000 | 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 ».