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Enregistrement W4308317501 · doi:10.3389/fpsyt.2022.857087

A narrative review of the epigenetics of post-traumatic stress disorder and post-traumatic stress disorder treatment

2022· review· en· W4308317501 sur OpenAlexaff
Lei Cao-Lei, Daniel Saumier, Justine Fortin, Alain Brunet

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsEpigenomeStressorPsychologyMemory consolidationTraumatic stressTraumatic memoriesClinical psychologyMedicineNeurosciencePsychiatryDNA methylationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic research in post-traumatic stress disorder (PTSD) is essential, given that environmental stressors and fear play such a crucial role in its development. As such, it may provide a framework for understanding individual differences in the prevalence of the disorder and in treatment response. This paper reviews the epigenetic markers associated with PTSD and its treatment, including candidate genes and epigenome-wide studies. Because the etiopathogenesis of PTSD rests heavily on learning and memory, we also draw upon animal neuroepigenetic research on the acquisition, update and erasure of fear memory, focusing on the mechanisms associated with memory reconsolidation. Reconsolidation blockade (or impairment) treatment in PTSD has been studied in clinical trials and, from a neurological perspective, may hold promise for identifying epigenetic markers of successful therapy. We conclude this paper by discussing several key considerations and challenges in epigenetic research on PTSD in humans.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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