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Enregistrement W2758994358 · doi:10.1101/196386

Transcriptomic characterization of MRI contrast with focus on the T1-w/T2-w ratio in the cerebral cortex

2017· preprint· en· W2758994358 sur OpenAlexafffund
Jacob Ritchie, Spiro P. Pantazatos, Leon French

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMyelinGeneBiologyGene expressionTranscriptomeWhite matterNuclear magnetic resonanceMagnetic resonance imagingGeneticsNeuroscienceMedicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Magnetic resonance (MR) images of the brain are of immense clinical and research utility. At the atomic and subatomic levels, the sources of MR signals are well understood. However, at the macromolecular scale, we lack a comprehensive understanding of what determines MR signal contrast. To address this gap, we used genome-wide measurements to correlate gene expression with MR signal intensity across the cortex in the Allen Human Brain Atlas. We focused on the ratio of T1-weighted and T2-weighted intensities (T1-w/T2-w) which is considered to be a useful proxy for myelin content. Positive correlations between myelin-associated genes and the ratio supported its use as a myelin marker. However, stronger correlations were observed for neurofilaments, and genes linked to the production of formaldehyde (which cross-links protein to create larger molecules). There was also an association with protein mass, with genes coding for heavier proteins expressed in regions with high T1-w/T2-w values. Oligodendrocyte gene markers were strongly correlated but this was not driven by myelin-associated genes, suggesting this signal is from non-myelinating satellite oligodendrocytes. We find the strongest support for the previous finding of high aerobic glycolysis in regions with low T1-w/T2-w ratio. Specifically, many mitochondrial genes were negatively correlated with T1-w/T2-w ratio. Genes up-regulated by pH in the brain were also highly correlated with the ratio, suggesting the pH gradient in mitochondria may explain the aerobic glycolysis association. Expression of protease subunit genes was also inversely associated with the ratio, in agreement with the protein mass correlation. While we corroborate associations with myelin and synaptic plasticity, differences in the T1-w/T2-w ratio appear to be more attributable to molecule size, satellite oligodendrocyte proportion, mitochondrial number, alkalinity, and axon caliber. Using disease-associated gene lists, we observed an enrichment of negative T1-w/T2-w ratio correlations with human immunodeficiency virus (HIV) associated genes. Expanding our analysis to the whole brain results in strong positive T1-w/T2-w associations for immune system, inflammatory disease, and microglial genes. In contrast, neuron markers and synaptic plasticity genes are negatively enriched. Lastly, our results vary little when our analysis is performed on T1-w or inverted T2-w intensities alone, possibly because the noise reduction properties of the ratio are not needed for postmortem brain scans. These results provide a molecular characterization of MR contrast that will aid interpretation of future MR studies of the brain.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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