Cell-Specific Gene-Expression Profiles and Cortical Thickness in the Human Brain
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».