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Enregistrement W4367299431 · doi:10.1016/j.biopsych.2023.04.020

Microglia Transcriptional Profiling in Major Depressive Disorder Shows Inhibition of Cortical Gray Matter Microglia

2023· article· en· W4367299431 sur OpenAlexaff
Karel W.F. Scheepstra, Mark R. Mizee, Jackelien van Scheppingen, Adelia Adelia, Dennis Wever, Matthew R. J. Mason, Marissa L. Dubbelaar, Cheng‐Chih Hsiao, Bart J. L. Eggen, Jörg Hamann, Inge Huitinga

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNederlandse Hersenbank
Mots-clésMicrogliaNeuroscienceGray (unit)Major depressive disorderBiologyMedicineInflammationInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Microglia have been implicated in the pathophysiology of major depressive disorder (MDD), but information on biological mechanisms is limited. Therefore, we investigated the gene expression profile of microglial cells in relation to neuronal regulators of microglia activity in well-characterized MDD and control autopsy brains. METHODS: Pure, intact microglia were isolated at brain autopsy from occipital cortex gray matter (GM) and corpus callosum white matter of 13 donors with MDD and 10 age-matched control donors for RNA sequencing. Top differentially expressed genes were validated using immunohistochemistry staining. Because gene expression changes were only detected in GM microglia, neuronal regulators of microglia were investigated in cortical tissue and synaptosomes from the cortex by reverse transcriptase-quantitative polymerase chain reaction and Western blot. RESULTS: Transcriptome analysis revealed 92 genes differentially expressed in microglia isolated from GM, but none in microglia from white matter in donors with MDD, compared with control donors. Of these, 81 genes were less abundantly expressed in GM in MDD, including CD163, MKI67, SPP1, CD14, FCGR1A/C, and C1QA/B/C. Accordingly, pathways related to effector mechanisms, such as the complement system and phagocytosis, were differentially regulated in GM microglia in MDD. Immunohistochemistry staining revealed significantly lower expression of CD163 protein in MDD. Whole tissue analysis showed an increase in CD200 (p = .0009) and CD47 (p = .068) messenger RNA, and CD47 protein was significantly elevated (p = .0396) in synaptic fractions of MDD cases. CONCLUSIONS: Transcriptional profiling indicates an immune-suppressed microglial phenotype in MDD that is possibly caused by neuronal regulation.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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