Spatial transcriptomics of the human dorsolateral prefrontal cortex in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a debilitating, heterogeneous disease characterized by depressed mood, diminished interests, impaired cognitive function, and vegetative symptoms. Roughly 300 million people worldwide are currently living with MDD, with the lifetime prevalence of MDD significantly higher in women than in men. The most dramatic consequence of MDD remains suicide, with psychological autopsy studies suggesting that >50% of adults who died by suicide have had a previous diagnosis of depression. In Canada alone, nearly 4000 deaths occur by means of suicide annually: representing a significant and pertinent public health concern. Despite the burden of this disorder and despite extensive research conducted, critical gaps in our understanding of the complex genetic and biological mechanisms underlying MDD remain. Rapidly advancing technologies including snRNAseq and spatial transcriptomic approaches allow for the resolution needed to study the fine molecular differences among different cell-types and/or disease states like never before. Though questions still remain to understand the complex interplay of cells and their localization in the context of the brain, and mental illness.This thesis presents an optimized and validated, spatially resolved transcriptomic workflow: incorporating postmortem human brain tissue and reliable cell-type specific immunofluorescent markers. We successfully generate next-generation sequence-ready (NGS), spatially-barcoded libraries using our workflow.Lastly, we optimize and reliably demonstrate bioinformatic analysis pipelines using R to filter, normalize, and transcriptomically define the laminar organization of the human dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC) using unsupervised clustering
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».