Major depressive disorder and anti-depressant therapy markedly alters the human follicular niche DNA methylome
Notice bibliographique
Résumé
In brief: Generalized anxiety disorder, major depressive disorder and their treatment selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) impact 4-17% of pregnancies worldwide and alter the epigenome of numerous tissues, but their effects on the ovarian follicle are unknown. This study profiles the methylome of granulosa cells, revealing novel epigenetic pathways and molecular mechanisms altered by mental health conditions and their treatments. Abstract: Generalized anxiety and major depressive disorders (GAD/MDD) impact 4-17% of pregnancies worldwide. GAD/MDD and SSRIs alter the epigenome of numerous tissues; however, their effect on the ovarian follicular niche is unknown. In this study, we determined SSRI concentrations in the follicular fluid and matched patients by clinical and stimulation characteristics, and then grouped them into three groups: i) treated GAD/MDD (n = 10), ii) untreated GAD/MDD (n = 4), and iii) control (n = 10). DNA methylation sequencing was performed on granulosa cells using the Illumina TruSeq Methyl Capture EPIC kit. For patients with untreated GAD/MDD, we identified 3,829 differentially methylated sites (DMSs). Pathway analysis revealed an enrichment in genes involved in catabolism and immune response for the hypomethylated DMSs and hypermethylated DMSs were associated with protein localization and cellular transport. When assessing the effect of SSRI treatment, we identified 3,690 DMSs. Hypomethylated DMSs were associated with genes involved in cytoskeleton organization and cellular transport, whereas hypermethylated DMSs were associated with apoptosis and cell cycle. This is the first study profiling the methylome of human granulosa cells from patients with treated or untreated GAD/MDD. This study provides a valuable dataset describing the effects of SSRI on cells in the ovarian follicular niche.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».