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Enregistrement W4387970952 · doi:10.1101/2023.10.26.23297640

Transcriptomic pathology of neocortical microcircuit cell types across psychiatric disorders

2023· preprint· en· W4387970952 sur OpenAlexfundno aff
Keon Arbabi, Dwight F. Newton, Hyunjung Oh, Melanie Davie, David A. Lewis, Michael Wainberg, Shreejoy J. Tripathy, Etienne Sibille

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Addiction and Mental Health Foundation
Mots-clésParvalbuminTranscriptomeBiologyNeuroscienceCell typeAnterior cingulate cortexMood disordersMajor depressive disorderGeneGeneticsPsychologyCellPsychiatryGene expressionCognitionAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Psychiatric disorders like major depressive disorder (MDD), bipolar disorder (BD), and schizophrenia (SCZ) are characterized by altered cognition and mood, brain functions that depend on information processing by cortical microcircuits. We hypothesized that psychiatric disorders would display cell type-specific transcriptional alterations in neuronal subpopulations that make up cortical microcircuits: excitatory pyramidal (PYR) neurons and vasoactive intestinal peptide- (VIP), somatostatin- (SST), and parvalbumin- (PVALB) expressing inhibitory interneurons. Methods We performed cell type-specific molecular profiling of subgenual anterior cingulate cortex, a region implicated in mood and cognitive control, using laser capture microdissection followed by RNA sequencing (LCM-seq). We sequenced libraries from 130 whole cells pooled per neuronal subtype (VIP, SST, PVALB, superficial and deep PYR) in 76 subjects from the University of Pittsburgh Brain Tissue Donation Program, evenly split between MDD, BD, and SCZ subjects and healthy controls. Results We identified hundreds of differentially expressed (DE) genes and biological pathways across disorders and neuronal subtypes, with the vast majority in inhibitory neuron types, primarily PVALB. DE genes were distinct across cell types, but partially shared across disorders, with nearly all shared genes involved in the formation and maintenance of neuronal circuits. Coordinated alterations in biological pathways were observed between select pairs of microcircuit cell types and partially shared across disorders. Finally, DE genes coincided with known risk variants from psychiatric genome-wide association studies, indicating cell type-specific convergence between genetic and transcriptomic risk for psychiatric disorders. Conclusions We present the first cell type-specific dataset of cortical microcircuit gene expression across multiple psychiatric disorders. Each neuronal subtype displayed unique dysregulation signatures, some shared across cell types and disorders. Inhibitory interneurons showed more dysregulation than excitatory pyramidal neurons. Our study suggests transdiagnostic cortical microcircuit pathology in SCZ, BD, and MDD and sets the stage for larger-scale studies investigating how cell circuit-based changes contribute to shared psychiatric risk.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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