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Enregistrement W4386853037 · doi:10.1101/2023.09.19.558477

Shared and divergent transcriptomic regulation in nucleus accumbens D1 and D2 medium spiny neurons by cocaine and morphine

2023· preprint· en· W4386853037 sur OpenAlexfundno aff
Caleb J. Browne, Philipp Mews, Xianxiao Zhou, Leanne M. Holt, Molly Estill, Rita Futamura, Anne Schaefer, Paul J. Kenny, Yasmin L. Hurd, Li Shen, Bin Zhang, Eric J. Nestler

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIcahn School of Medicine at Mount SinaiBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésMedium spiny neuronNucleus accumbensNeuroscienceNucleusTranscriptomeDopamineMorphineBiologyPharmacologyGene expressionStriatumGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substance use disorders (SUDs) induce widespread molecular dysregulation in the nucleus accumbens (NAc), a brain region pivotal for coordinating motivation and reward. These molecular changes are thought to support lasting neural and behavioral disturbances that promote drug-seeking in addiction. However, different drug classes exert unique influences on neural circuits, cell types, physiology, and gene expression despite the overlapping symptomatology of SUDs. To better understand common and divergent molecular mechanisms governing SUD pathology, our goal was to survey cell-type-specific restructuring of the NAc transcriptional landscape in after psychostimulant or opioid exposure. We combined fluorescence-activated nuclei sorting and RNA sequencing to profile NAc D1 and D2 medium spiny neurons (MSNs) across cocaine and morphine exposure paradigms, including initial exposure, prolonged withdrawal after repeated exposure, and re-exposure post-withdrawal. Our analyses reveal that D1 MSNs display many convergent transcriptional responses across drug classes during exposure, whereas D2 MSNs manifest mostly divergent responses between cocaine and morphine, with morphine causing more adaptations in this cell type. Utilizing multiscale embedded gene co-expression network analysis (MEGENA), we discerned transcriptional regulatory networks subserving biological functions shared between cocaine and morphine. We observed largely integrative engagement of overlapping gene networks across drug classes in D1 MSNs, but opposite regulation of key D2 networks, highlighting potential therapeutic gene network targets within MSNs. These studies establish a landmark, cell-type-specific atlas of transcriptional regulation induced by cocaine and by morphine that can serve as a foundation for future studies towards mechanistic understanding of SUDs. Our findings, and future work leveraging this dataset, will pave the way for the development of targeted therapeutic interventions, addressing the urgent need for more effective treatments for cocaine use disorder and enhancing the existing strategies for opioid use disorder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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