Bulk and Single-cell Transcriptomic Brain Data Identify Overlapping Processes and Cell-types with Human AUD and Mammalian Models of Alcohol Use
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the neurobiological underpinnings of alcohol use disorder (AUD) by integrating bulk and single-cell transcriptomic data from humans, primates, and mice across three brain regions associated with addiction (i.e., prefrontal cortex (PFC), nucleus accumbens (NAc), and central amygdala (CeA)). We compared AUD RNA expression and cell-type abundance from 92 human brain to data from 53 primates and 90 mice engaged in diverse alcohol use paradigms. The findings revealed significant and reproducible correlations between human AUD and mammalian models of alcohol use that vary by tissue, species, and behavioral paradigm. The strongest correlations occurred between primate and mouse models of binge drinking (i.e., high drinking in the dark). Certain primate models demonstrated that the brain RNA correlations with human alcohol use disorder (AUD) were approximately 40% as strong as the correlations observed within human samples themselves. By integrating single-cell transcriptomic data, this study observed decreased oligodendrocyte proportions in the PFC and NAc of human AUD with similar trends in animal models. Gene co-expression network analyses revealed conserved systems associated with human AUD and animal models of heavy/binge alcohol consumption. Gene co-expression networks were enriched for pathways related to inflammation, myelination, and synaptic plasticity and the genes within them accounted for ~20% of the heritability in human alcohol consumption. Identified hub genes were associated with relevant traits (e.g., impulsivity, motivation) in humans and mice. This study sheds light on conserved biological entities underlying AUD and chronic alcohol use, providing insights into the cellular, genetic, and neuromolecular basis across species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».