Altered functional connectome hierarchy with gene expression signatures in newly-diagnosed focal epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Neuroimaging research is providing insights into epilepsy as a disorder of brain connectivity linked to functional impairments which may have an identifiable genetic component. This case-control study aims to identify imbalances in a functional connectome dimension spanning from unimodal to transmodal networks and explore the potential genetic basis of such alterations in patients with newly diagnosed focal epilepsy (NDfE). Methods We used gradient-based analysis of resting-sate fMRI data comparing cortical gradient maps in patients with NDfE (n = 27) to age and sex-matched controls (n = 36). Using a brain-wide gene expression dataset, gene combinations associated with altered brain regions were then entered into an enrichment analysis. Results We found an increased differentiation of connectivity profiles between unimodal and transmodal networks in NDfE, which was particularly pronounced in the patients with persistent seizures at 12-months follow-up (n=10). Differences corresponded to gradient score reductions in a visual network and increases in limbic and default mode systems which subserve higher-level cognition. Cortical difference maps were spatially correlated with regional expression of a weighted gene combination. These genes were enriched for disease and ontology terms and pathways previously associated with epilepsy and seizure susceptibility. Interpretations Large-scale functional hierarchy may be altered from in focal epilepsy from diagnosis and correlate with response to treatment. Combining functional neuroimaging and transcriptional data analysis may provide a framework for understanding the wide-ranging impairments associated with the disorder and mechanistic insight into how gene processes may drive alterations in brain function mediating the genetic risk of epilepsy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».