Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is the psychiatric disorder that causes the greatest social and economic damage in the world, being thus a disorder of great interest to the scientific community.A growing body of evidence indicates epigenetic mechanisms as key players in the pathophysiology of depression and the resilience phenotype, in which individuals do not develop depressive symptoms despite exposure to stressors.Circular RNAs (circRNAs) are single-stranded non-coding RNAs molecules with a closed-loop structure formed in a process called backsplicing.These molecules are naturally abundant and stable in the brain and in exosomes, through which they can be detected in various body fluids such as blood and saliva; thus serving as potential biomarkers, both for the development of disorders and the response to pharmacological treatments.Therefore, we sought to use the model of chronic unpredictable mild stress (CUMS) in Wistar rats to investigate the expression profile of circRNAs circSTAG1 and circHIPK2 in hippocampi of animals with depressive-like behavior and resilience phenotype, and the effect of ketamine on their expression.We observed that the ketamine-treated susceptible animals show a significant difference in sucrose consumption compared to the salinetreated susceptible animals, but not with the control, saline-treated control, ketamine-treated control, and resilient groups.Employing RT-qPCR, we observed a significant reduction in the expression level of circSTAG1 between the control groups and the saline-treated susceptible animals, while the ketamine-treated susceptible animals and the resilient animals show no significant difference with any of the other groups.Regarding circHIPK2 expression, differential expression of the molecule was not observed in any of the groups.These results indicate a potential role of circSTAG1 as biomarker for depression; however, further analysis is necessary to evaluate the potential of circRNAs as biomarkers for depression and treatment response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».