Decoding Shared Genetics: Unveiling the Link Between Major Depressive Disorder and Glioblastoma Multiforme
Notice bibliographique
Résumé
\nMajor depressive disorder (MDD) is a common psychiatric disorder, and glioblastoma multiforme (GBM) is the most common primary central nervous system tumor. Patients with GBM have been shown to have a high incidence of MDD, but the pathogenesis of these two diseases remains unclear. This study utilized a high-throughput omics approach to explore the genetic link between MDD and GBM. First, five shared genes between MDD and GBM were identified using differential expression analysis, including EN1 and UBE2C. The result showed that the shared genes EN1 and UBE2C were both differentially expressed in the two diseases, respectively, and related to the development of glioma, dopamine regulation and Alzheimer's disease. Subsequently, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) revealed different functional enrichments in neural activity for GBM and MDD, respectively. The co-expression network results highlighted the common molecular mechanisms between MDD and GBM gene modules, emphasizing neuralrelated activities and gene expression regulation. Our study reveals a compelling genetic link between MDD and GBM, revealing potential co-pathogenesis. And EN1 and UBE2C emerged as key genes, indicating common signaling pathways and potential therapeutic targets. Further exploration of these genes and pathways could provide avenues for targeted therapeutic intervention in these devastating diseases.\n
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».