The role of long non-coding RNAs in the depressed brain
Notice bibliographique
Résumé
Depression is associated with several factors and can lead to suicide. Understanding the neurobiological causes that can lead to the onset of depression will help with the development of preventative strategies and more efficient treatment approaches. Long non-coding RNAs (lncRNAs) are an emerging class of regulatory molecule capable of modulating the expression of various genes across a diverse set of biological processes. As such, they may be important drivers of regulatory dysfunction. Interestingly, lncRNAs are enriched in the brain and have been implicated in several neurological and psychiatric disorders. However, the extent of their dysregulation and the neurobiological processes they may be associated with in the depressed brain has not been determined. To shed light onto the importance and role of lncRNAs in depression, we have broadly characterized their expression in brains of depressed suicide completers and have conducted various analyses to identify their potential regulatory gene targets. A comprehensive review of the neurobiological factors associated with depression and our research rationale and objectives are presented in the first chapter. In the second chapter, we present our study investigating the expression of lncRNAs in the depressed brain. Finally, in the third chapter, we discuss our general conclusions and the implications of our results. Our findings provide novel insight into the significance of lncRNAs in the depressed brain which may guide future studies aimed to further elucidate their role in the pathogenesis and pathophysiology of depression.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».