150. PROGRESS OF TRANSCRIPTOMIC AND EPIGENOMES STUDY IN THE DEPRESSION AND SUICIDE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Major depressive disorder (MDD) is a common but serious mental illness and one of the mental illnesses associated with suicide. Both MDD and suicide are complex diseases affected by genetics, environment and their interactions. From the omics level, exploring the etiology of complex diseases plays an important role in discovering new therapeutic targets and identifying potential biomarkers for high-risk individuals. The rapid development of high-throughput sequencing technology, especially the emergence of single-cell sequencing, spatial transcriptome sequencing and proteomics technology in recent years, has been applied to the study of the biological mechanisms of depression and suicide. Using new omics technologies, researchers have generated a large amount of data at different omics levels from postmortem brain tissue, patient blood and animal models. These omics data have shown changes of the molecules at the genome-wide level and also reflect the biological state of the disease. Artificial intelligence technology is another hot topic in the current research. More and more studies integrate advanced bioinformatics analysis and artificial intelligence methods to study the development of MDD and the mechanism of suicide. Aims & Objectives To discover potential molecular targets and effective biomarkers to prevent suicide Method We focused on several hot issues in the field of depression and suicide, including depression and psychological resilience, gender differences, early life stress, comorbidity of depression and suicidal behavior, and conducted a combination of dry and wet research studies to understand the development of mood diseases. Results We will present the following research results: 1) Establishing a new integrated method including transcriptome data analysis and machine learning; 2) Identifying phenotype-specific or overlapping molecules, modules, and biological pathways related to depression, resilience, early life stress, sex differences, etc.; 3) Studying the gene expression patterns of epigenetic regulation in human depression brain tissue Discussion & Conclusions By establishing novel integrated analysis, we reported some novel molecular targets and biomarkers. On the basis of those study, we will further explore the spatial expression patterns and the rules of epigenetic regulation based on chromosomes of depression and suicide brain tissue.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».