Differential Expression of FosB Proteins and Potential Target Genes in Select Brain Regions of Addiction and Depression Patients
Notice bibliographique
Résumé
Chronic exposure to stress or drugs of abuse has been linked to altered gene expression throughout the body, and changes in gene expression in discrete brain regions are thought to underlie many psychiatric diseases, including major depressive disorder and drug addiction. Preclinical models of these disorders have provided evidence for mechanisms of this altered gene expression, including transcription factors, but evidence supporting a role for these factors in human patients has been slow to emerge. The transcription factor ΔFosB is induced in the prefrontal cortex (PFC) and hippocampus (HPC) of rodents in response to stress or cocaine, and its expression in these regions is thought to regulate their "top down" control of reward circuitry, including the nucleus accumbens (NAc). Here, we use biochemistry to examine the expression of the FosB family of transcription factors and their potential gene targets in PFC and HPC postmortem samples from depressed patients and cocaine addicts. We demonstrate that ΔFosB and other FosB isoforms are downregulated in the HPC but not the PFC in the brains of both depressed and addicted individuals. Further, we show that potential ΔFosB transcriptional targets, including GluA2, are also downregulated in the HPC but not PFC of cocaine addicts. Thus, we provide the first evidence of FosB gene expression in human HPC and PFC in these psychiatric disorders, and in light of recent findings demonstrating the critical role of HPC ΔFosB in rodent models of learning and memory, these data suggest that reduced ΔFosB in HPC could potentially underlie cognitive deficits accompanying chronic cocaine abuse or depression.
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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 ».