Inter-Regional Variations in Gene Expression and Age-Related Cortical Thinning in the Adolescent Brain
Notice bibliographique
Résumé
Age-related decreases in cortical thickness observed during adolescence may be related to fluctuations in sex and stress hormones. We examine this possibility by relating inter-regional variations in age-related cortical thinning (data from the Saguenay Youth Study) to inter-regional variations in expression levels of relevant genes (data from the Allen Human Brain Atlas); we focus on genes coding for glucocorticoid receptor (NR3C1), androgen receptor (AR), progesterone receptor (PGR), and estrogen receptors (ESR1 and ESR2). Across 34 cortical regions (Desikan-Killiany parcellation), age-related cortical thinning varied as a function of mRNA expression levels of NR3C1 in males (R2 = 0.46) and females (R2 = 0.30) and AR in males only (R2 = 0.25). Cortical thinning did not vary as a function of expression levels of PGR, ESR1, or ESR2 in either sex; this might be due to the observed low consistency of expression profiles of these 3 genes across donors. Inter-regional levels of the NR3C1 and AR expression interacted with each other vis-à-vis cortical thinning: age-related cortical thinning varied as a function of NR3C1 mRNA expression in brain regions with low (males: R2 = 0.64; females: R2 = 0.58) but not high (males: R2 = 0.0045; females: R2 = 0.15) levels of AR mRNA expression. These results suggest that glucocorticoid and androgen receptors contribute to cortical maturation during adolescence.
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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 | 0,001 |
| 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 ».