Microglia Transcriptional Profiling in Major Depressive Disorder Shows Inhibition of Cortical Gray Matter Microglia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».