Association of Stress Hormone System, Epigenetics and Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Major depressive disorder (MDD) is a common psychiatric condition, affecting up to 350 million people worldwide. Its pathogenesis seems to involve dysregulation of the hypothalamic-pituitary (HPA) axis and inflammation as key elements of the condition. Stressful life events and in particular early life adversity seem to play an important role as risk factors for MDD. Epigenetic, which has been found to impact in the transcription of genes, seem to be associated with brain structure and function. Aim of the research was to provide an overview about neuroimaging (epi)-genetics in MDD. Methods Functional MRI, epigenetic and genetic information was obtained in a cohort of patients with MDD and healthy controls. Associations between, early life adversity, methylation of FKBP5 and SLC6A4, genetic variants and brain function and connectivity have been analysed. Results Higher methylation of SLC6A4 gene was associated with higher BOLD response during emotion processing and lower BOLD response during higher order cognitive processes. Healthy participants with higher SLC6A4 methylation involved prefrontal cortical regions to a greater extent than the participants with lower SLC6A4 methylation, when trying to switch attention away from negative emotional stimuli (Frodl et al., 2015). Moreover, FKBP5 methylation was association with HPA axis functioning and amygdala brain function in patients with MDD. FKBP5 methylation also was related to grey matter volume. Conclusions Our study provides further support to the hypothesis that DNA methylation plays a role. Particular peripheral DNA methylation states of MDD candidate genes are associated with brain function during emotion processing in patients with MDD. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,000 |
| 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 ».