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Enregistrement W3007314902 · doi:10.1101/2020.02.22.956128

The Transition from Acute to Chronic Pain: Dynamic Epigenetic Reprogramming of the Mouse Prefrontal Cortex up to One Year Following Nerve Injury

2020· preprint· en· W3007314902 sur OpenAlexafffund
Lucas Topham, Stéphanie Grégoire, HyungMo Kang, Mali Salmon‐Divon, Elad Lax, Magali Millecamps, Moshe Szyf, Laura S. Stone

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchLouise and Alan Edwards Foundation
Mots-clésEpigeneticsSNiDNA methylationPrefrontal cortexReprogrammingNerve injuryChronic painNeuroscienceMedicineBioinformaticsPsychologyBiologyGene expressionGeneCognitionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chronic pain is associated with persistent structural and functional changes throughout the neuroaxis, including in the prefrontal cortex (PFC). The PFC is important in the integration of sensory, cognitive and emotional information and in conditioned pain modulation. We previously reported wide-spread epigenetic reprogramming in the PFC many months following nerve injury in rodents. Epigenetic modifications, including DNA methylation, can drive changes in gene expression without modifying DNA sequences. To date, little is known about epigenetic dysregulation at the onset of acute pain or how it progresses as pain transitions from acute to chronic. We hypothesize that acute pain following injury results in rapid and persistent epigenetic remodelling in the PFC that evolves as pain becomes chronic. We further propose that understanding epigenetic remodelling will provide insights into the mechanisms driving pain-related changes in the brain. Epigenome-wide analysis was performed in the mouse PFC 1 day, 2 weeks, 6 months, and 1 year following peripheral injury using the spared nerve injury (SNI) in mice. SNI resulted in rapid and persistent changes in DNA methylation, with robust differential methylation observed between SNI and sham-operated control mice at all time points. Hundreds of differentially methylated genes were identified, including many with known function in pain. Pathway analysis revealed enrichment in genes related to stimulus response at early time points, immune function at later time points and actin and cytoskeletal regulation throughout the time course. Increased attention to pain chronicity as a factor is recommended for both pain research and management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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