Telomere biology and its maintenance in schizophrenia spectrum disorders: Exploring links to cognition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Contemporary research suggests reduced telomere length in schizophrenia spectrum disorders (SZ) compared to age-adjusted non-affected individuals. However, the role of telomere maintenance and telomere repair in SZ is poorly understood as well as the involvement of telomere biology in cognitive abnormalities in SZ. METHODS: The study consisted of 758 participants (SZ [n = 357] and healthy controls, HC [n = 401]) collected as part of the Norwegian TOP study. Participants were assessed with standardized neuropsychological tests measuring five cognitive domains. Leucocyte telomere length (TL) was measured via blood and determined by quantitative real-time Polymerase Chain Reaction (qPCR) providing a telomere to single copy ratio (T/S ratio), used to estimate the mean telomere length. Telomerase activity was assessed by the expression levels of the Telomerase Reverse Transcriptase (TERT) and Telomerase RNA Component (TERC) genes. To assess telomere maintenance and telomere repair we calculated the telomerase expression to TL ratio (TERT/TL and TERC/TL respectively). RESULTS: Patients had reduced TERT (F = 5.03, p = 0.03), but not TERC expression (F = 1.04, p = 0.31), and higher TERT/TL (F = 6.68, p = 0.01) and TERC/TL (F = 6.71, p = 0.01), adjusted for age, sex, and ethnicity. No statistically significant association was observed between any of the telomere biology markers and the cognitive domains (p > 0.05). CONCLUSION: Our study shows changes in TERT expression and telomere maintenance and telomere repair in SZ compared HC. However, the role of telomere biology in the mechanism underlying cognitive impairment in psychosis seems limited.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».