Mapping energy metabolism systems in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Energy metabolism involves a network of biochemical reactions that generate ATP, utilizing substrates such as glucose and oxygen supplied via cerebral blood flow. Energy substrates are metabolized in multiple interrelated pathways that are cell- and organelle-specific. These pathways not only generate energy but are also fundamental to the production of essential biomolecules required for neuronal function and survival. How these complex biochemical processes are distributed over the cortex is integral to understanding the structure and function of the brain. Here, using curated gene sets and whole-brain transcriptomics, we generate maps of five fundamental energy metabolic pathways: glycolysis, pentose phosphate pathway, tricarboxylic acid cycle, oxidative phosphorylation and lactate metabolism. We find consistent divergence between primarily energy-producing pathways and anabolic pathways, particularly in unimodal sensory cortices. We then explore the spatial alignment of these maps with multi-scale structural and functional attributes, including metabolic uptake, neurophysiological oscillations, cell type composition, laminar organization and macro-scale connectivity. Finally, we show that metabolic pathways exhibit unique developmental trajectories from the fetal stage to adulthood. The primary energy-producing pathways peak in late childhood, while the anabolic pentose phosphate pathway shows pronounced expression in the fetal stage and declines throughout life. Together, these results highlight the rich biochemical complexity of energy metabolism organization in the brain.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».