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Enregistrement W2942605390 · doi:10.1503/jpn.180209

Genetic, epigenetic and posttranscriptional mechanisms for treatment of major depression: the 5-HT1A receptor gene as a paradigm

2019· review· en· W2942605390 sur OpenAlexaffvenue
Paul R. Albert, Brice Le François, Faranak Vahid-Ansari

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsSerotonergicBiologymicroRNADNA methylationRegulation of gene expressionGene expressionGeneticsGeneNeuroscienceSerotoninReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depression and anxiety are highly prevalent and involve chronic dysregulation of serotonin, but they remain poorly understood. Here, we review novel transcriptional (genetic, epigenetic) and posttranscriptional (microRNA, alternative splicing) mechanisms implicated in mental illness, focusing on a key serotonin-related regulator, the serotonin 1A (5-HT1A) receptor. Functional single-nucleotide polymorphisms and stress-induced DNA methylation of the 5-HT1A promoter converge to differentially alter pre- and postsynaptic 5-HT1A receptor expression associated with major depression and reduced therapeutic response to serotonergic antidepressants. Major depression is also associated with altered levels of splice factors and microRNA, posttranscriptional mechanisms that regulate RNA stability. The human 5-HT1A 3′-untranslated region is alternatively spliced, removing microRNA sites and increasing 5-HT1A expression, which is reduced in major depression and may be genotype-dependent. Thus, the 5-HT1A receptor gene illustrates the convergence of genetic, epigenetic and posttranscriptional mechanisms in gene expression, neurodevelopment and neuroplasticity, and major depression. Understanding gene regulatory mechanisms could enhance the detection, categorization and personalized treatment of major depression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations77
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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