Reported race-associated differences in control and schizophrenia post-mortem brain transcriptomes implicate stress-related and neuroimmune pathways
Notice bibliographique
Résumé
Background: The molecular mechanisms underlying racial disparities in schizophrenia (SCZ) illness courses and outcomes are poorly understood. While these differences are thought to arise partly through stressful social gradients, little is known about how these differences are reflected in the brain, nor how they might underlie disparate psychiatric outcomes. Methods: To better understand the neuro-molecular correlates of social gradients, SCZ, and their overlap, we analyzed post-mortem dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) RNAseq data from two racially diverse cohorts in the CommonMind Consortium (235 reported Black and 546 White, 322 SCZ cases and 459 controls) using differential expression and gene set variation analyses. Results: We observed differences in brain gene expression that were consistent across cohorts and reported race. A combined mega-analysis identified 1,514 genes with differential expression (DE) between reported race groups after accounting for diagnosis and other covariates. Functional enrichment analyses identified upregulation of genes involved in stress and immune response, highlighting the potential role of environmental differences between reported race groups. In a race-by-diagnosis interaction analysis, no individual genes passed statistical significance. However, 109 gene sets showed statistically significant differences, implicating metabolic and immune pathways. Conclusion: Our results suggest molecular mechanisms uniquely perturbed across reported race groups and identify several candidate pathways associated with SCZ in a reported race-dependent manner. Our results underscore the importance of diverse cohort ascertainment to better capture population-level differences in SCZ pathogenesis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».