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Enregistrement W4220934075 · doi:10.1101/2022.03.21.484899

Dissociable Cellular and Genetic Mechanisms of Cortical Thinning at Different Life Stages

2022· preprint· en· W4220934075 sur OpenAlexaff
Amirhossein Modabbernia, Didac Vidal‐Piñeiro, Ingrid Agartz, Ole A. Andreassen, Rosa Ayesa‐Arriola, Alessandro Bertolino, Dorret I. Boomsma, Josiane Bourque, Alan Breier, Henry Brodaty, Rachel M. Brouwer, Jan K. Buitelaar, Erick J. Canales‐Rodríguez, Xavier Caseras, Patricia Conrod, Benedicto Crespo‐Facorro, Fabrice Crivello, Eveline A. Crone, Greig I. de Zubicaray, Erin W. Dickie, Danai Dima, Stefan Frenzel, Simon E. Fisher, Barbara Franke, David C. Glahn, Hans J. Grabe, Dominik Grotegerd, Oliver Gruber, Amalia Guerrero‐Pedraza, Raquel E. Gur, Ruben C. Gur, Catharina A. Hartman, Pieter J. Hoekstra, Hilleke E. Hulshoff Pol, Neda Jahanshad, Terry L. Jernigan, Jiyang Jiang, Andrew Kalnin, Nicole A. Kochan, Bernard Mazoyer, Brenna C. McDonald, Katie L. McMahon, Lars Nyberg, Jaap Oosterlaan, Edith Pomarol‐Clotet, Joaquim Raduà, Perminder S. Sachdev, Theodore D. Satterthwaite, Raymond Salvador, Salvador Sarró, Andrew J. Saykin, Günter Schumann, Jordan W. Smoller, I. Sommer, Thomas Espeseth, Sophia I. Thomopoulos, Julian N. Trollor, Dennis van ‘t Ent, Aristotle N. Voineskos, Yang Wang, Bernd Weber, Lars T. Westlye, Heather C. Whalley, Steven Williams, Katharina Wittfeld, Margaret J. Wright, Paul M. Thompson, Thomas Paus, Sophia Frangou

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre for Addiction and Mental HealthUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institutes of HealthRadboud Universitair Medisch CentrumFundación Marqués de ValdecillaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMax Planck Instituut voor PsycholinguïstiekVrije Universiteit AmsterdamUniversitair Medisch Centrum GroningenInstituto de Salud Carlos IIISimons Foundation Autism Research InitiativeZonMwNorges ForskningsrådEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsAutism SpeaksRadboud UniversiteitAccareEuropean Commission
Mots-clésNeuroscienceMicrogliaNeuroimagingBiologyNeurodegenerationHuman brainBrain agingPsychologyMedicineDiseasePathologyCognitionInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mechanisms underpinning age-related variations in cortical thickness in the human brain remain poorly understood. We investigated whether inter-regional age-related variations in cortical thinning (in a multicohort neuroimaging dataset from the ENIGMA Lifespan Working Group totalling 14,248 individuals, aged 4-89 years) depended on cell-specific marker gene expression levels. We found differences amidst early-life (<20 years), mid-life (20-60 years), and late-life (>60 years) in the patterns of association between inter-regional profiles of cortical thickness and expression profiles of marker genes for CA1 and S1 pyramidal cells, astrocytes, and microglia. Gene ontology and enrichment analyses indicated that each of the three life-stages was associated with different biological processes and cellular components: synaptic modeling in early life, neurotransmission in mid-life, and neurodegeneration in late-life. These findings provide mechanistic insights into age-related cortical thinning during typical development and aging.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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