Cell-Specific Gene-Expression Profiles and Cortical Thickness in the Human Brain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neurobiological underpinnings of cortical thickness in the human brain are largely unknown. Here we use cell-type-specific gene markers to evaluate the contribution of 9 neural cell-types in explaining inter-regional variations in cortical thickness and age-related cortical thinning in the adolescent brain. Gene-expression data were derived from the Allen Human Brain Atlas (and validated using the BrainSpan Atlas). Values of cortical thickness/thinning were obtained with magnetic resonance imaging in a sample of 987 adolescents. We show that inter-regional profiles in cortical thickness relate to those in the expression of genes marking CA1 pyramidal cells, astrocytes, and microglia; taken together, the 3 cell types explain 70% of regional variation in cortical thickness. We also show that inter-regional profiles in cortical thinning relate to those in the expression of genes marking CA1 and S1 pyramidal cells, astrocytes and microglia. Using Gene Ontology analysis, we demonstrate that the difference in the contribution of CA1 and S1 pyramidal cells may relate to biological processes such as neuronal plasticity and potassium channel activity, respectively. This "virtual histology" approach (scripts provided) can be used to examine neurobiological underpinnings of cortical profiles associated with development, aging, and various disorders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 découle