How Do Neurotransmitter Pathways Contribute to Neuroimaging Phenotypes?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neuroimaging could accurately reflect human behaviour in health and disease, but the mechanism by which image-derived phenotypes correspond to neurotransmitter systems remains uncertain. Prior studies have explored spatial correlations between neuroimaging phenotypes and positron emission tomography radiotracers. However, the influence of neurotransmitters goes beyond the receptors/transporters, influencing a wider array of intracellular components as pivotal parts of neurotransmitter pathways. Here, we used unsupervised learning to understand how the brain maps of healthy function (i.e., magnetoencephalography frequency-specific power) and abnormal structure (i.e., disorder-specific cortical thickness) are closely anchored to underlying neurotransmitter pathways assessed by gene expression data. To do this, we used large-scale datasets of the Human Connectome Project (HCP), Enhancing NeuroImaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) and Allen Human Brain Atlas (AHBA). We considered spatial and random gene null models to mitigate false positives. We replicate our analyses using different gene stability thresholds. This analytic approach paves the way for personalised medicine and advanced biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».