Transcriptomic Characterization of the Human Habenula Highlights Drug Metabolism and the Neuroimmune System
Notice bibliographique
Résumé
Due to size and accessibility, most information about the habenula is derived from rodent studies. To better understand the molecular signature of the habenula we characterized the genes that have high expression in the habenula. We compared anatomical expression profiles of three normal adult human brains and four fetal brains. We used gene set enrichment analyses to determine if genes annotated to specific molecular functions, cellular components, and biological processes are enriched in the habenula. We also tested gene sets related to depression and addiction to determine if they uniquely involve the habenula. As expected, we observed high habenular expression of GPR151, nicotinic cholinergic receptors, and cilia-associated genes (medial division). Genes identified in genetic studies of smoking and associated with nicotine response were enriched in the habenula. Genes associated with major depressive disorder did not have enriched expression in the habenula but genes negatively correlated with hedonic well-being were, providing a link to anhedonia. We observed enrichment of genes associated with diseases that are comorbid with addictions (hematopoiesis, thrombosis, liver cirrhosis, pneumonia, and pulmonary fibrosis) and depression (rheumatoid arthritis, multiple sclerosis, and kidney disease). These inflammatory diseases mark a neuroimmune signature that is supported by genes associated with mast cells, acute inflammatory response, and leukocyte migration. We also found enrichment of cytochrome p450 genes suggesting the habenula is uniquely sensitive to endogenous and xenobiotic compounds. Our results suggest the habenula receives negative reward signals from immune and drug processing molecules. This is consistent with the habenular role in the "anti-reward" system and suggests it may be a key bridge between autoimmune disorders, drug use, and psychiatric diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».