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Enregistrement W4317869094 · doi:10.1016/j.nbd.2023.106008

Examining the biological mechanisms of human mental disorders resulting from gene-environment interdependence using novel functional genomic approaches

2023· article· en· W4317869094 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesJacobs FoundationLudmer Centre for Neuroinformatics and Mental HealthHope for Depression Research FoundationHarvard UniversityCanadian Institutes of Health ResearchJPB Foundation
Mots-clésFunctional genomicsComputational biologyGenomicsContext (archaeology)DNA methylationHuman genomeChromatinBiologyGenomeData scienceGeneComputer scienceGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore how functional genomics approaches that integrate datasets from human and non-human model systems can improve our understanding of the effect of gene-environment interplay on the risk for mental disorders. We start by briefly defining the G-E paradigm and its challenges and then discuss the different levels of regulation of gene expression and the corresponding data existing in humans (genome wide genotyping, transcriptomics, DNA methylation, chromatin modifications, chromosome conformational changes, non-coding RNAs, proteomics and metabolomics), discussing novel approaches to the application of these data in the study of the origins of mental health. Finally, we discuss the multilevel integration of diverse types of data. Advance in the use of functional genomics in the context of a G-E perspective improves the detection of vulnerabilities, informing the development of preventive and therapeutic interventions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,125 · 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