Single-nucleus transcriptomics of the prefrontal cortex in major depressive disorder implicates oligodendrocyte precursor cells and excitatory neurons

神经科学 兴奋性突触后电位 前额叶皮质 背外侧前额叶皮质 少突胶质细胞 重性抑郁障碍 心理学 生物 基因表达 转录组 中枢神经系统 基因 髓鞘 遗传学 扁桃形结构 抑制性突触后电位 认知
作者
Corina Nagy,Malosree Maitra,Arnaud Tanti,Matthew Suderman,Jean‐François Théroux,Maria Antonietta Davoli,Kelly Perlman,Volodymyr Yerko,Yu Chang Wang,Shreejoy J. Tripathy,Paul Pavlidis,Naguib Mechawar,Jiannis Ragoussis,Gustavo Turecki
出处
期刊:Nature Neuroscience [Nature Portfolio]
卷期号:23 (6): 771-781 被引量:539
标识
DOI:10.1038/s41593-020-0621-y
摘要

Major depressive disorder (MDD) has an enormous impact on global disease burden, affecting millions of people worldwide and ranking as a leading cause of disability for almost three decades. Past molecular studies of MDD employed bulk homogenates of postmortem brain tissue, which obscures gene expression changes within individual cell types. Here we used single-nucleus transcriptomics to examine ~80,000 nuclei from the dorsolateral prefrontal cortex of male individuals with MDD (n = 17) and of healthy controls (n = 17). We identified 26 cellular clusters, and over 60% of these showed differential gene expression between groups. We found that the greatest dysregulation occurred in deep layer excitatory neurons and immature oligodendrocyte precursor cells (OPCs), and these contributed almost half (47%) of all changes in gene expression. These results highlight the importance of dissecting cell-type-specific contributions to the disease and offer opportunities to identify new avenues of research and novel targets for treatment. Single-nucleus transcriptomics reveal brain alterations associated with major depression. Deep layer excitatory cells and immature oligodendrocytes showed most changes, involving synaptic plasticity, immune function and steroid hormones.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1姜舒文完成签到,获得积分10
刚刚
于林琨英完成签到,获得积分10
1秒前
邓佳鑫Alan应助心心哈采纳,获得10
1秒前
猴子魏发布了新的文献求助10
1秒前
顺利凌文发布了新的文献求助10
1秒前
Nankdream完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
聆听完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
天天快乐应助sugar采纳,获得10
3秒前
Lily发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
王思甜发布了新的文献求助30
5秒前
SciGPT应助滑倩影采纳,获得10
5秒前
太阳完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
轻飏完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
风趣思山完成签到,获得积分10
7秒前
sx完成签到,获得积分10
7秒前
安静天抒完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.4应助nono采纳,获得10
7秒前
诚心又柔发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
heady完成签到,获得积分10
8秒前
英俊的铭应助drfwjuikesv采纳,获得10
9秒前
miemie发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
sx发布了新的文献求助10
10秒前
Lucean发布了新的文献求助10
10秒前
JJ完成签到,获得积分10
11秒前
啊啊完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
科目三应助Happyocean采纳,获得10
11秒前
11秒前
11秒前
12秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7300684
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8919049
关于积分的说明 18889714
捐赠科研通 6965525
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3211217
关于科研通互助平台的介绍 2380360
邀请新用户注册赠送积分活动 2187932