Gene expression analysis of <i>MAOA</i> and the clock gene <i>ARNTL</i> in individuals with bipolar disorder compared to healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Circadian rhythms are associated with bipolar disorder (BD). This cross-sectional study aimed at investigating ARNTL and MAOA gene expression differences (1) between individuals with BD and controls, (2) between affective episodes, and (3) the relationship between ARNTL and MAOA expression.Methods ARNTL and MAOA gene expression in peripheral mononuclear blood cells were analysed from fasting blood samples (BD n = 81, controls n = 54) with quantitative real-time PCR operating on TaqMan® assays (normalised to 18S RNA expression). ANCOVAs corrected for age, sex, body mass index, and medication was used to evaluate expression differences and correlation analyses for the relation between ARNTL and MAOA expression.Results ARNTL gene expression differed between affective episodes (F(2,78) = 3.198, p = 0.047, Partial Eta2= 0.083), but not between BD and controls (n.s.). ARNTL and MAOA expression correlated positively in BD (r = 0.704, p < 0.001) and in controls (r = 0.932, p < 0.001). MAOA expression differed neither between BD and controls nor between affective episodes (n.s.).Discussion Clock gene expression changes were observed in different affective states of BD. More precisely, ARNTL gene expression was significantly higher in euthymia than in depression. ARNTL and MAOA gene expression correlated significantly in BD and in controls, which emphasises the strong concatenation between circadian rhythms and neurotransmitter breakdown.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».