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Enregistrement W3135813546 · doi:10.1038/s41467-021-21725-z

Single cell transcriptomics of primate sensory neurons identifies cell types associated with chronic pain

2021· article· en· W3135813546 sur OpenAlexafffund
Jussi Kupari, Dmitry Usoskin, Marc Parisien, Daohua Lou, Yizhou Hu, Michael P. Fatt, Peter Lönnerberg, Mats Spångberg, B. Eriksson, Nikolaos Barkas, Peter V. Kharchenko, Karin Loré, Samar Khoury, Luda Diatchenko, Patrik Ernfors

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilKarolinska InstitutetScience for Life LaboratoryCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaWellcome Trust
Mots-clésPrimateDorsal root ganglionNeuroscienceSensory systemChronic painCell typeBiologySomatosensory systemSensory neuronTranscriptomeNeuronGeneCellGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distinct types of dorsal root ganglion sensory neurons may have unique contributions to chronic pain. Identification of primate sensory neuron types is critical for understanding the cellular origin and heritability of chronic pain. However, molecular insights into the primate sensory neurons are missing. Here we classify non-human primate dorsal root ganglion sensory neurons based on their transcriptome and map human pain heritability to neuronal types. First, we identified cell correlates between two major datasets for mouse sensory neuron types. Machine learning exposes an overall cross-species conservation of somatosensory neurons between primate and mouse, although with differences at individual gene level, highlighting the importance of primate data for clinical translation. We map genomic loci associated with chronic pain in human onto primate sensory neuron types to identify the cellular origin of chronic pain. Genome-wide associations for chronic pain converge on two different neuronal types distributed between pain disorders that display different genetic susceptibilities, suggesting both unique and shared mechanisms between different pain conditions.

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 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations193
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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