Transcriptomic Evidence for Alterations in Astrocytes and Parvalbumin Interneurons in Subjects With Bipolar Disorder and Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-throughput expression analyses of postmortem brain tissue have been widely used to study bipolar disorder and schizophrenia. However, despite the extensive efforts, no consensus has emerged as to the functional interpretation of the findings. We hypothesized that incorporating information on cell type-specific expression would provide new insights. METHODS: We reanalyzed 15 publicly available bulk tissue expression datasets on schizophrenia and bipolar disorder, representing various brain regions from eight different cohorts of subjects (unique subjects: 332 control, 129 bipolar disorder, 341 schizophrenia). We studied changes in the expression profiles of cell type marker genes and evaluated whether these expression profiles could serve as surrogates for relative abundance of their corresponding cells. RESULTS: In both bipolar disorder and schizophrenia, we consistently observed an increase in the expression profiles of cortical astrocytes and a decrease in the expression profiles of fast-spiking parvalbumin interneurons. No changes in astrocyte expression profiles were observed in subcortical regions. Furthermore, we found that many of the genes previously identified as differentially expressed in schizophrenia are highly correlated with the expression profiles of astrocytes or fast-spiking parvalbumin interneurons. CONCLUSIONS: Our results indicate convergence of transcriptome studies of schizophrenia and bipolar disorder on changes in cortical astrocytes and fast-spiking parvalbumin interneurons, providing a unified interpretation of numerous studies. We suggest that these changes can be attributed to alterations in the relative abundance of the cells and are important for understanding the pathophysiology of the 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».