Characterizing oligodendrocyte-lineage cells and myelination in the basolateral amygdala: Insights from a novel methodology in postmortem human brain
Notice bibliographique
Résumé
The basolateral amygdala (BLA) plays a key role in the pathophysiology of depressive disorders and trauma, yet oligodendrocyte (OL)-lineage cells and myelin in this region remain understudied in humans. This may be due in part to the lack of a cost-effective, antibody-based method to isolate OL and OL precursor cells (OPC) from postmortem brain tissue. This study aimed to 1) create and validate a method for isolating OPC and OL nuclei from postmortem grey matter; 2) compare OPC and OL gene expression in the BLA between individuals with depression who died by suicide (with or without a history of childhood abuse) and matched controls; and 3) provide histological characterizations of OPCs, OLs, and myelin in the BLA. Frozen left-hemisphere BLA samples were obtained from brain donors with well-characterized phenotypic information. Immunolabeled nuclei were sorted into OPC (SOX10+/CRYAB-) and OL (SOX10+/CRYAB+) populations, and RNA was measured using a custom Nanostring codeset. OPC (PDGFRα+) and OL (MYRF+) densities were determined using RNAScope, and axons (NF-H) and myelin (MBP) were labeled by immunofluorescence to assess myelin area fraction. This method successfully isolated OPC and OL nuclei with correct transcriptomic profiles. In the OL fraction, MOBP expression was significantly decreased in depressed individuals with a history of childhood abuse compared to controls. No other genes showed group differences in either fraction, though significant age-related expression patterns were observed. Furthermore, no group differences were seen in cell densities or myelin coverage. This study validates a novel sorting method and provides a comprehensive characterization of OL-lineage gene expression, cell densities, and myelin in the human BLA.
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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 | 0,000 |
| 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 ».