Transcriptomic and Macroscopic Architectures of Multimodal Covariance Network Reveal Molecular–Structural–Functional Co-alterations
Notice bibliographique
Résumé
Human cognition is usually underpinned by intrinsic structure and functional neural co-activation in spatially distributed brain regions. Owing to lacking an effective approach to quantifying the covarying of structure and functional responses, how the structural-functional circuits interact and how genes encode the relationships, to deepen our knowledge of human cognition and disease, are still unclear. Here, we propose a multimodal covariance network (MCN) construction approach to capture interregional covarying of the structural skeleton and transient functional activities for a single individual. We further explored the potential association between brain-wide gene expression patterns and structural-functional covarying in individuals involved in a gambling task and individuals with major depression disorder (MDD), adopting multimodal data from a publicly available human brain transcriptomic atlas and 2 independent cohorts. MCN analysis showed a replicable cortical structural-functional fine map in healthy individuals, and the expression of cognition- and disease phenotype-related genes was found to be spatially correlated with the corresponding MCN differences. Further analysis of cell type-specific signature genes suggests that the excitatory and inhibitory neuron transcriptomic changes could account for most of the observed correlation with task-evoked MCN differences. In contrast, changes in MCN of MDD patients were enriched for biological processes related to synapse function and neuroinflammation in astrocytes, microglia, and neurons, suggesting its promising application in developing targeted therapies for MDD patients. Collectively, these findings confirmed the correlations of MCN-related differences with brain-wide gene expression patterns, which captured genetically validated structural-functional differences at the cellular level in specific cognitive processes and psychiatric patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».