MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408805755 · doi:10.1101/2025.03.22.644719

A post-mortem investigation of the locus coeruleus-noradrenergic system in resilience to childhood abuse

2025· preprint· en· W4408805755 sur OpenAlexaff
Déa Slavova, Maria Antonietta Davoli, Céline Keime, Érika Vigneault, Corina Nagy, Gustavo Turecki, Bruno Giros, Naguib Mechawar, Elsa Isingrini

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus coeruleusPsychologyResilience (materials science)NeuroscienceMaterials scienceCentral nervous systemComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Childhood abuse (CA) is one of the strongest lifetime predictors of major depressive disorder (MDD) and suicide. However, some individuals exposed to CA are resilient, avoiding the development of psychopathology. Recently, the locus coeruleus-noradrenergic (LC-NE) system has been involved in resilience following stressful events at adulthood. We investigated how a history of CA affects the integrity of the LC-NE system at the molecular and cellular level in human post-mortem brain samples of depressed suicides, and whether differential neurobiological mechanisms can be revealed in resilient individuals. Anatomical analysis revealed that CA-induced MDD and suicide is associated with decrease in LC-NE neurons density. RNA sequencing of laser captured LC-NE neurons highlighted differentially expressed genes, principally in the RES-CA group. Resilience to CA involves specific neurobiological adaptations in the LC-NE system that potentially protect against the loss of LC-NE neurons and the negative long-term outcome of CA-induced depression and suicide. Our results provide insights into potential therapeutic targets for preventing or treating CA-induced MDD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetAnesthesia and Neurotoxicity ResearchTravaux en français237 207