A comparison of anatomic and cellular transcriptome structures across 40 human brain diseases
Notice bibliographique
Résumé
Genes associated with risk for brain disease exhibit characteristic expression patterns that reflect both anatomical and cell type relationships. Brain-wide transcriptomic patterns of disease risk genes provide a molecular-based signature, based on differential co-expression, that is often unique to that disease. Brain diseases can be compared and aggregated based on the similarity of their signatures which often associates diseases from diverse phenotypic classes. Analysis of 40 common human brain diseases identifies 5 major transcriptional patterns, representing tumor-related, neurodegenerative, psychiatric and substance abuse, and 2 mixed groups of diseases affecting basal ganglia and hypothalamus. Further, for diseases with enriched expression in cortex, single-nucleus data in the middle temporal gyrus (MTG) exhibits a cell type expression gradient separating neurodegenerative, psychiatric, and substance abuse diseases, with unique excitatory cell type expression differentiating psychiatric diseases. Through mapping of homologous cell types between mouse and human, most disease risk genes are found to act in common cell types, while having species-specific expression in those types and preserving similar phenotypic classification within species. These results describe structural and cellular transcriptomic relationships of disease risk genes in the adult brain and provide a molecular-based strategy for classifying and comparing diseases, potentially identifying novel disease relationships.
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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 | 0,001 |
| 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 ».