Mapping neuropeptide sigaling in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».