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Enregistrement W4408135194 · doi:10.3389/fnmol.2025.1469467

Bioenergetic-related gene expression in the hippocampus predicts internalizing vs. externalizing behavior in an animal model of temperament

2025· article· en· W4408135194 sur OpenAlexaff
Elaine K. Hebda‐Bauer, Megan Hastings Hagenauer, Daniel Munro, Peter Blandino, Fan Meng, Keiko Arakawa, John D. H. Stead, Apurva S. Chitre, Ayse Bilge Ozel, Pejman Mohammadi, Stanley J. Watson, Shelly B. Flagel, Jun Z. Li, Abraham A. Palmer, Huda Akil

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésTemperamentPsychologyGene expressionNeuroscienceGeneEpigeneticsBiologyGeneticsDevelopmental psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Externalizing and internalizing behavioral tendencies underlie many psychiatric and substance use disorders. These tendencies are associated with differences in temperament that emerge early in development via the interplay of genetic and environmental factors. To better understand the neurobiology of temperament, we have selectively bred rats for generations to produce two lines with highly divergent behavior: bred Low Responders (bLRs) are highly inhibited and anxious in novel environments, whereas bred High Responders (bHRs) are highly exploratory, sensation-seeking, and prone to drug-seeking behavior. Recently, we delineated these heritable differences by intercrossing bHRs and bLRs (F 0 -F 1 -F 2 ) to produce a heterogeneous F 2 sample with well-characterized lineage and behavior (exploratory locomotion, anxiety-like behavior, Pavlovian conditioning). The identified genetic loci encompassed variants that could influence behavior via many mechanisms, including proximal effects on gene expression. Here we measured gene expression in male and female F 0 s ( n = 12 bHRs, 12 bLRs) and in a large sample of heterogeneous F 2 s ( n = 250) using hippocampal RNA-Seq. This enabled triangulation of behavior with both genetic and functional genomic data to implicate specific genes and biological pathways. Our results show that bHR/bLR differential gene expression is robust, surpassing sex differences in expression, and predicts expression associated with F 2 behavior. In F 0 and F 2 samples, gene sets related to growth/proliferation are upregulated with bHR-like behavior, whereas gene sets related to mitochondrial function, oxidative stress, and microglial activation are upregulated with bLR-like behavior. Integrating our F 2 RNA-Seq data with previously-collected whole genome sequencing data identified genes with hippocampal expression correlated with proximal genetic variation ( cis -expression quantitative trait loci or cis -eQTLs). These cis -eQTLs successfully predict bHR/bLR differential gene expression based on F 0 genotype. Sixteen of these genes are associated with cis -eQTLs colocalized within loci we previously linked to behavior and are strong candidates for mediating the influence of genetic variation on behavioral temperament. Eight of these genes are related to bioenergetics. Convergence between our study and others targeting similar behavioral traits revealed five more genes consistently related to temperament. Overall, our results implicate hippocampal bioenergetic regulation of oxidative stress, microglial activation, and growth-related processes in shaping behavioral temperament, thereby modulating vulnerability to psychiatric and addictive disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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