The Complex Interaction of Mitochondrial Genetics and Mitochondrial Pathways in Psychiatric Disease
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
While accounting for only 2% of the body's weight, the brain utilizes up to 20% of the body's total energy. Not surprisingly, metabolic dysfunction and energy supply-and-demand mismatch have been implicated in a variety of neurological and psychiatric disorders. Mitochondria are responsible for providing the brain with most of its energetic demands, and the brain uses glucose as its exclusive energy source. Exploring the role of mitochondrial dysfunction in the etiology of psychiatric disease is a promising avenue to investigate further. Genetic analysis of mitochondrial activity is a cornerstone in understanding disease pathogenesis related to metabolic dysfunction. In concert with neuroimaging and pathological study, genetics provides an important bridge between biochemical findings and clinical correlates in psychiatric disease. Mitochondrial genetics has several unique aspects to its analysis, and corresponding special considerations. Here, we review the components of mitochondrial genetic analysis - nuclear DNA, mitochon-drial DNA, mitochondrial pathways, pseudogenes, nuclear-mitochondrial mismatch, and microRNAs - that could contribute to an observable clinical phenotype. Throughout, we highlight psychiatric diseases that can arise due to dysfunction in these processes, with a focus on schizophrenia and bipolar disorder.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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