Genomic Modules and Intramodular Network Convergency of Susceptibility and Resilience in Multimodeled Stress in Male Mice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The multifactorial etiology of stress-related disorders is a challenge in developing synchronized medical standards for treatment and diagnosis. It is largely unknown whether there exists molecular convergence in preclinical models of stress generated using disparate construct validity. Using RNA-sequencing (RNA-seq), we investigated the genomic signatures in the ventral hippocampus, which mostly regulates affective behavior, in mouse models that recapitulate the hallmarks of anxiety and depression. Chronic oral corticosterone (CORT), a model that causes a blunted endocrine response to stress, induced anxiety- and depression-like behavior in wildtype mice and mice heterozygous for the gene coding for brain-derived neurotrophic factor (BDNF) Val66Met, a variant associated with genetic susceptibility to stress. In a separate set of mice, chronic social defeat stress led to a susceptible or a resilient population, whose proportion was dependent on housing conditions, standard housing or enriched environment. A rank-rank-hypergeometric (RRHO) analysis of the RNA-seq data set across models demonstrated that in mice treated with CORT and susceptible mice raised in standard housing differentially expressed genes (DEGs) converged toward gene networks involved in similar biological functions. Weighted gene co-expression analysis generated 54 unique modules of interconnected gene hubs, two of which included a combination of all experimental groups and were significantly enriched in DEGs, whose function was consistent with that predicted in the RRHO GO analysis. This multimodel approach showed transcriptional synchrony between models of stress with hormonal, environmental or genetic construct validity shedding light on common genomic drivers that embody the multifaceted nature of stress-related disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».