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Enregistrement W4408164674 · doi:10.1101/2025.03.03.25323242

Genetic, transcriptomic, metabolic, and neuropsychiatric underpinnings of cortical functional gradients

2025· preprint· en· W4408164674 sur OpenAlexfundno aff
Bin Wan, Yong He, Varun Warrier, Alexandra John, Matthias Kirschner, Simon B. Eickhoff, Richard A. I. Bethlehem, Sofie L. Valk

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation of European Neuroscience SocietiesInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologyInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringMax-Planck-GesellschaftInternational Brain Research OrganizationMcGill University
Mots-clésTranscriptomeNeuroscienceFunctional connectivityBiologyComputational biologyPsychologyEvolutionary biologyGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The intrinsic functional organization of the human connectome can be captured along multiple spatial axes or gradients that differentiate sensory from association networks, visual from somatomotor networks, and control from default networks. These gradients demonstrate variability at the individual level, changing across the lifespan and varying across disorders. However, the biological basis of this variability is not fully understood. In this study, we integrated genetic, neuroimaging, and transcriptomic data using genome-wide association studies (GWAS) and twin-based heritability analysis of over 30,000 individuals to understand the contribution of genes to variability in functional organization gradients. Specifically, we identified five genetic loci involving 16 genes associated with the global organization of functional gradients that are enriched for lipid biosynthesis and energy metabolism. At the local regional level, we observe modest heritability scores across twin- and GWAS-based analyses of different samples, including adolescents, young adults, and middle-aged and older adults. Association areas are the most heritable. Importantly, the genes identified by GWAS do not overlap with those observed using post-mortem spatial transcriptomics. Lastly, while we did not observe genetic overlap between neuropsychiatric disorders and functional gradients, we found that regional gradient loadings are altered not only in neuropsychiatric disorders, but also in healthy individuals with polygenic risk scores for these disorders. Our findings highlight the complex interplay between genetic variation and intrinsic brain function. They offer new insights into the biological foundations of functional brain organization and its implications for neuropsychiatric vulnerability.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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