Gene networks show associations with seed region connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Primary patterns in adult brain connectivity are established during development by coordinated networks of transiently expressed genes; however, neural networks remain malleable throughout life. The present study hypothesizes that structural connectivity from key seed regions may induce effects on their connected targets, which are reflected in gene expression at those targeted regions. To test this hypothesis, analyses were performed on data from two brains from the Allen Human Brain Atlas, for which both gene expression and DW-MRI were available. Structural connectivity was estimated from the DW-MRI data and an approach motivated by network topology, that is, weighted gene coexpression network analysis (WGCNA), was used to cluster genes with similar patterns of expression across the brain. Group exponential lasso models were then used to predict gene cluster expression summaries as a function of seed region structural connectivity patterns. In several gene clusters, brain regions located in the brain stem, diencephalon, and hippocampal formation were identified that have significant predictive power for these expression summaries. These connectivity-associated clusters are enriched in genes associated with synaptic signaling and brain plasticity. Furthermore, using seed region based connectivity provides a novel perspective in understanding relationships between gene expression and connectivity. Hum Brain Mapp 38:3126-3140, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».