A miR-137-related biological pathway of risk for Schizophrenia is associated with human brain emotion processing
Notice bibliographique
Résumé
MiR-137 is a microRNA involved in brain development, regulating neurogenesis and neuronal maturation. Genome-Wide Association Studies implicate miR-137 in schizophrenia risk but do not explain its involvement in brain function and underlying biology. Polygenic risk for schizophrenia mediated by miR-137 targets is associated with working memory, although other evidence points to emotion processing. We characterized the functional brain correlates of miR-137 target genes associated with schizophrenia while disentangling previously reported associations of miR-137 targets with working memory and emotion processing. Using RNA-sequencing data from postmortem prefrontal cortex (N=522), we identified a co-expression gene set enriched for miR-137 targets and schizophrenia risk genes. We validated the relationship of this set to miR-137 in-vitro by manipulating miR-137 expression in neuroblastoma cells. We translated this gene set into polygenic scores of co-expression prediction and associated them with fMRI activation in healthy volunteers (N1=214; N2=136; N3=2,075; N4=1,800) and with short-term treatment response in patients with schizophrenia (N=427). In 4,652 human subjects, we found that (i) schizophrenia risk genes are co-expressed in a biologically validated set enriched for miR-137 targets, (ii) increased expression of miR-137 target risk genes is mediated by low prefrontal miR-137 expression, (iii) alleles predicting greater gene-set co-expression are associated with greater prefrontal activation during emotion processing in three independent healthy cohorts (N1-2-3), in interaction with age (N4), (iv) these alleles predict less improvement in negative symptoms following antipsychotic treatment in patients with schizophrenia. The functional translation of miR-137 target gene expression linked with schizophrenia involves emotion processing.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».