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Enregistrement W4414845934 · doi:10.1038/s41398-025-03562-6

Mapping human brain cell type origin and diseases through single-cell transcriptomics

2025· review· en· W4414845934 sur OpenAlexaff
Anjana Soorajkumar, Bipin Balan, Nasna Nassir, Hosneara Akter, Zaha Shahin, Bakhrom K. Berdiev, Marc Woodbury‐Smith, Reem Khalil, Babacar Cisse, Hani T. S. Benamer, Mohammed Uddin

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensQueen's UniversityGenome Canada
Organismes subventionnairesMohammed Bin Rashid University of Medicine and Health SciencesAl Jalila Foundation
Mots-clésHuman brainCell typeDiseaseFunction (biology)NeurogenesisTranscriptomeBrain functionCognitionNeural stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human brain, a pinnacle of biological complexity, comprises a diverse array of cell types that regulate cognition and maintain neural homeostasis. Advances in single-cell transcriptomics have revolutionized neuroscience by enabling high-resolution molecular profiling, revealing unprecedented insights into cellular heterogeneity, lineage dynamics, and disease-associated states. Large-scale brain-mapping initiatives have identified numerous novel cell types, yet their functional roles in health and disease remain poorly understood. This review synthesizes current knowledge of brain cell diversity, from neurogenesis to pathological states, and highlights key gene markers that define cellular identity and function. By integrating insights from single-cell transcriptomics, we explore how cellular diversity shapes brain function and contributes to disease mechanisms, providing a foundation for future research and translational applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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