MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405385429 · doi:10.1101/2024.12.11.627947

Mapping neuropeptide sigaling in the human brain

2024· preprint· en· W4405385429 sur OpenAlexaff
Eric G. Ceballos, Asa Farahani, Zhen-Qi Liu, Filip Milisav, Justine Y. Hansen, Alain Dagher, Bratislav Mišić

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropeptideNeuropeptide Y receptorNeurosciencePsychologyBiologyReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropeptides are functionally diverse signaling molecules in the brain, regulating a wide range of basal bodily and cognitive processes. Despite their importance, the distribution and function of neuropeptides in the human brain remains underexplored. Here we comprehensively map the organization of human whole-brain neuropeptide receptors across multiple levels of description; from molecular and cellular embedding to mesoscale connectivity and macroscale cognitive specialization. Using gene transcription as a proxy, we reconstruct a topographic cortical and subcortical atlas of neuropeptide receptors for 38 neuropeptide receptors, across 14 different neuropeptide families. We find that most neuropeptide receptors are highly expressed either in cortex or subcortex, delineating an anatomical cortical-subcortical gradient. Neuropeptides preferentially co-localize with metabotropic neurotransmitters, suggesting a system-wide correspondence between slow-acting molecular signaling mechanisms. Mapping neuropeptide receptors and their cognate ligands onto white-matter connectomes, we demonstrate that specific neuropeptides families shape electrophysiological and haemodynamic inter-regional connectivity. To investigate the behavioural consequences of distributed neuropeptide systems, we apply meta-analytic decoding to neuropeptide maps and show a gradient of functions, from sensory-cognitive to reward and bodily functions. Finally, evolutionary analysis indicates extended positive selection for neuropeptides in early mammals, suggesting that refinement of neuropeptides coincides with the emergence of neocortex and higher cognitive function. Collectively, these results show that the neuropeptide receptors are highly organized across the human brain and closely intertwined with multiple features of brain structure and function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetNeuropeptides and Animal PhysiologyTravaux en français237 207