Genomic modules and intramodular network concordance in susceptible and resilient male mice across models of stress
Notice bibliographique
Résumé
The multifactorial etiology of stress-related disorders necessitates a constant interrogation of the molecular convergences in preclinical models of stress that use disparate paradigms as stressors spanning from environmental challenges to genetic predisposition to hormonal signaling. Using RNA-sequencing, we investigated the genomic signatures in the ventral hippocampus common to mouse models of stress. Chronic oral corticosterone (CORT) induced increased anxiety- and depression-like behavior in wild-type male mice and male mice heterozygous for the gene coding for brain-derived neurotrophic factor Val66Met, a variant associated with genetic susceptibility to stress. In a separate set of male mice, chronic social defeat stress (CSDS) led to a susceptible or a resilient population, whose proportion was dependent on housing conditions, namely standard housing or enriched environment. Rank-rank-hypergeometric overlap (RRHO), a threshold-free approach that ranks genes by their p value and effect size direction, was used to identify genes from a continuous gradient of significancy that were concordant across groups. In mice treated with CORT and in standard-housed susceptible mice, differentially expressed genes (DEGs) were concordant for gene networks involved in neurotransmission, cytoskeleton function, and vascularization. Weighted gene co-expression analysis generated 54 gene hub modules and revealed two modules in which both CORT and CSDS-induced enrichment in DEGs, whose function was concordant with the RRHO predictions, and correlated with behavioral resilience or susceptibility. These data showed transcriptional concordance across models in which the stress coping depends upon hormonal, environmental, or genetic factors revealing 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».