A miR-137–Related Biological Pathway of Risk for Schizophrenia Is Associated With Human Brain Emotion Processing
Notice bibliographique
Résumé
MiR-137 is a microRNA involved in brain development, regulating neurogenesis and neuronal maturation. Genome-Wide Association Studies implicate miR-137 in schizophrenia risk but do not explain its involvement in brain function and underlying biology. Polygenic risk for schizophrenia mediated by miR-137 targets is associated with working memory, although other evidence points to emotion processing. We characterized the functional brain correlates of miR-137 target genes associated with schizophrenia while disentangling previously reported associations of miR-137 targets with working memory and emotion processing. Using RNA-sequencing data from postmortem prefrontal cortex (N=522), we identified a co-expression gene set enriched for miR-137 targets and schizophrenia risk genes. We validated the relationship of this set to miR-137 in-vitro by manipulating miR-137 expression in neuroblastoma cells. We translated this gene set into polygenic scores of co-expression prediction and associated them with fMRI activation in healthy volunteers (N1=214; N2=136; N3=2,075; N4=1,800) and with short-term treatment response in patients with schizophrenia (N=427). In 4,652 human subjects, we found that (i) schizophrenia risk genes are co-expressed in a biologically validated set enriched for miR-137 targets, (ii) increased expression of miR-137 target risk genes is mediated by low prefrontal miR-137 expression, (iii) alleles predicting greater gene-set co-expression are associated with greater prefrontal activation during emotion processing in three independent healthy cohorts (N1-2-3), in interaction with age (N4), (iv) these alleles predict less improvement in negative symptoms following antipsychotic treatment in patients with schizophrenia. The functional translation of miR-137 target gene expression linked with schizophrenia involves emotion processing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».