Brain-Derived Neurotrophic Factor ( <i>BDNF</i> ) Epigenomic Modifications and Brain-Related Phenotypes in Humans: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epigenomic modifications of the brain-derived neurotrophic factor ( BDNF ) gene have been postulated to underlie the pathogenesis of neurodevelopmental, psychiatric, and neurological conditions. This systematic review summarizes current evidence investigating the association of BDNF epigenomic modifications (DNA methylation, non-coding RNA, histone modifications) with brain-related phenotypes in humans. A novel contribution is our creation of an open access web-based application, the BDNF DNA Methylation Map, to interactively visualize specific positions of CpG sites investigated across all studies for which relevant data were available. Our literature search of four databases through September 27, 2021 returned 1,701 articles, of which 153 met inclusion criteria. Our review revealed exceptional heterogeneity in methodological approaches, hindering the identification of clear patterns of robust and/or replicated results. We summarize key findings and provide recommendations for future epigenomic research. The existing literature appears to remain in its infancy and requires additional rigorous research to fulfill its potential to explain BDNF -linked risk for brain-related conditions and improve our understanding of the molecular mechanisms underlying their pathogenesis. Highlights 153 articles examined BDNF epigenomic modifications and brain-related phenotypes Novel BDNF DNA Methylation Map allows users to interactively visualize CpGs BDNF epigenomics lack robust/replicated results due to methodological heterogeneity
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».