Suicide and suicide behaviors: A review of transcriptomics and multiomics studies in psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant gene expression can contribute to brain and nervous system dysfunction that causes many psychiatric illnesses. Here, we review how transcriptomic approaches have deepened our understanding of the neurobiological underpinnings of psychiatric disorders and how they have to the identification of biomarkers for these disorders, with a focus on their relevance to suicide and suicide behaviors. We begin by providing an overview of the genetic, transcriptomic, and epigenetic factors (including non-coding RNAs) implicated in suicide and their roles in the regulation of gene expression. Then, we highlight the unique benefits and limitations of using either postmortem brain or peripheral tissues in transcriptomic analyses. We examine the current shift from candidate gene to genome-wide approaches in psychiatric research, which are concurrently emerging with the increased consideration of the Research Domain Criteria (RDoC) framework for classifying mental illnesses. Furthermore, we discuss the use of transcription networks and how they can be integrated into multiomic analyses. Finally, we end by highlighting recent findings of peripheral markers of suicide risk identified through the use of transcriptomic tools. Technological advancements and increased accessibility of these technologies are drastically shaping the current research landscape. We present an overview of the significant changes currently taking place to usher in a new era of psychiatric research.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».