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Enregistrement W4390733969 · doi:10.47626/2237-6089-2023-0749

Early growth response 1 (EGR1) is downregulated in peripheral blood from patients with major psychiatric disorders

2024· article· en· W4390733969 sur OpenAlexaff
Giovana Bristot, Jacson Gabriel Feiten, Bianca Pfaffenseller, Gabriel Henrique Hizo, Gabriela Maria Pereira Possebon, Fernanda Endler Valiati, Jairo Vinícius Pinto, Marco Antônio Caldieraro, Marcelo Pio de Almeida Fleck, Clarissa Severino Gama, Marcia Kauer‐Sant’Anna

Notice bibliographique

RevueTrends in Psychiatry and Psychotherapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFundação Instituto de Pesquisas EconômicasHospital de Clínicas de Porto AlegreConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésEGR1Major depressive disorderSchizophrenia (object-oriented programming)RegulatorInternal medicineMedicinePeripheral bloodPeripheralSynaptic plasticityGenePsychiatryBioinformaticsGene expressionEndocrinologyBiologyGeneticsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate relative expression of genes with the potential to translate environmental stimuli into long-term alterations in the brain - namely Early Growth Response (EGR)1, EGR3, and Cryptochrome Circadian Regulator 2 (CRY2) - in peripheral blood from patients with Bipolar Disorder (BD), Schizophrenia (SZ), Major Depressive Disorder (MDD) and healthy controls (HC). METHODS: Thirty individuals ranging from 18 to 60 years were recruited for each group (BD, SZ, MDD or HC) from a Brazilian public hospital. Therefore, individuals' peripheral blood was collected and EGR1, EGR3 and CRY2 gene expression analyzed by PCR Real Time. RESULTS: EGR1 mRNA levels are significantly lower in psychiatric patients when compared to HC, but there is no difference for EGR3 and CRY2. Exploring the findings for each diagnosis, there is a significant difference between each diagnosis group only for EGR1, which was lower in BD, MDD and SZ as compared to HC. No significant correlations were found between gene expression and clinical features. CONCLUSIONS: EGR1 is downregulated in psychiatric patients, regardless of the diagnosis and may be a potential common target in major psychiatric disorders. EGR1, as a transcription factor, modulates many other genes and participates in crucial neuronal and synaptic processes, such as plasticity, neurotransmitters metabolism, vesicular transport and signaling pathways. The study of EGR1 and its upstream regulators in psychiatry might lead to potential new therapeutic targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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