ការធ្វើចរាចរកម្រិតអ័រម៉ូន MicroRNA ទាក់ទងនឹងបញ្ហាលេងល្បែងអ៊ីនធឺណិត (2018)

អរូបី

ផ្ទៃខាងក្រោយ

ការប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណែតនិងហ្គេមអនឡាញដែលញៀនគឺជាជំងឺវិកលចរិកដែលមានសក្តានុពលហៅថាល្បែងលេងល្បែងតាមអ៊ិនធរណេត (IGD) ។ ទម្រង់កន្សោម microRNA (miRNA) ដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរត្រូវបានគេរាយការណ៍មកជាឈាមនិងខួរក្បាលរបស់អ្នកជំងឺដែលមានជំងឺផ្លូវចិត្តមួយចំនួនហើយត្រូវបានគេលើកឡើងថាជាអ្នកបង្កើតជីវឧស្ម័ន។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយមិនមានរបាយការណ៍ស្តីពីទម្រង់ប្រឡាក់ឈាមរបស់ miRNA នៅក្នុង IGD ។

វិធីសាស្រ្ត

ដើម្បីរកឃើញ miRNAs ដែលទាក់ទងនឹង IGD យើងបានវិភាគទម្រង់កន្សោម miRNA នៃគំរូ 51 (វត្ថុបញ្ជា 25 IGD និង 26) ដោយប្រើអង្កត់ផ្ចិត TaRMan Low Density miRNA Array ។ សម្រាប់សុពលភាពយើងបានធ្វើ PCR ចម្លងជាលាយលក្ខណ៍អក្សរដែលមានគំរូឯករាជ្យ 36 (បញ្ជា 20 IGD និង 16) ។

លទ្ធផល

តាមរយៈការរកឃើញនិងសុពលភាពឯករាជ្យយើងបានកំណត់អត្តសញ្ញាណ miRNAs 3 (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p, hsa-miR-652-3p) ដែលត្រូវបានគេចុះក្រោមយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងក្រុម IGD ។ អ្នកដែលមានការប្រែប្រួលនៃ miRNA ទាំងបីមានហានិភ័យខ្ពស់នៃជំងឺ IGD ជាងអ្នកដែលមិនមានការប្រែប្រួល [OR] 22, 95% CI 2.29-211.11] ហើយ ORs បានបង្កើនកម្រិតនៃការព្យាបាលដោយអាស្រ័យទៅនឹងចំនួននៃការផ្លាស់ប្តូរ miRNAs ។ ហ្សែនគោលដៅបីមីរាណានត្រូវបានគេព្យាករណ៍ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងផ្លូវសរសៃប្រសាទ។ យើងបានរកឃើញការបញ្ចេញប្រូតេអ៊ីននៃហ្សែនគោលដៅបីនៅផ្នែកខាងលិចហើយបានបញ្ជាក់ថាការបញ្ចេញមតិរបស់ GABRB2 និង DPYSL2 គឺខ្ពស់ជាងនៅក្នុងក្រុម IGD ។

សន្និដ្ឋាន

យើងបានសង្កេតឃើញថាការបញ្ចេញមេរោគនៃហ្សែនមីស៊ីល - ហ្សាម៊ិច - 200B-3p និងហ្សា - មីរ X-XX-26p ត្រូវបានចុះខ្សោយនៅក្នុងអ្នកជំងឺ IGD ។ លទ្ធផលរបស់យើងនឹងមានប្រយោជន៍ក្នុងការយល់អំពីសរីរវិទ្យានៃ IGD ។

ពាក្យគន្លឹះ: ជំងឺលេងហ្គេមអនឡាញ, microRNA, biomarker, ញៀន, blot ខាងលិច

សេចក្តីផ្តើម

ការប្រើប្រាស់អ៊ិនធឺណិតនិងអ៊ិនធឺណិតដែលមានមូលដ្ឋានគ្រឹះមិនត្រឹមតែជាបាតុភូតសង្គមនៅក្នុងបណ្តាប្រទេសដែលមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធអ៊ីនធឺណេតទូលំទូលាយនោះទេប៉ុន្ដែជំងឺវិកលចរិកដែលមានសក្តានុពលហៅថាល្បែងលេងល្បែងតាមអ៊ិនធរណេត (IGD) (-) ។ យោងទៅតាមរបាយការណ៍រោគរាតត្បាតអត្រានៃជំងឺ IGD ចំពោះមនុស្សវ័យជំទង់មានភាពខុសគ្នានៅទូទាំងប្រទេសដែលចាប់ពី 0.8 ដល់ 26.7% () ។ ដោយឡែកការសិក្សាបង្ហាញថាមានអត្រាប្រេវ៉ាឡង់លើសពី 10% ចំពោះមនុស្សវ័យជំទង់នៅតាមបណ្តាប្រទេសអាស៊ីជាច្រើនដូចជាកូរ៉េខាងត្បូងចិនតៃវ៉ាន់ហុងកុងនិងសឹង្ហបុរី។) ។ IGD ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការថយចុះនៃការយល់ដឹងទំនាក់ទំនងផ្លូវចិត្តនិងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ។ ឧទាហរណ៍ការថយចុះការសិក្សាស្រាវជ្រាវឬមុខរបរ (-) ។ IGD ឥឡូវនេះត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងផ្នែកទី III (លក្ខខណ្ឌសម្រាប់ការសិក្សាបន្ថែម) នៃការពិនិតឡើងវិញលើកទី 5 នៃសៀវភៅណែនាំរោគវិនិច្ឆ័យនិងស្ថិតិនៃបញ្ហាផ្លូវចិត្ត (DSM-V) () ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយទោះបីជាមានសារៈសំខាន់ចំពោះគ្លីនិកនិងសង្គមក៏ដោយក៏តិចតួចណាស់ដែលត្រូវបានគេស្គាល់អំពីយន្តការហ្សែនម៉ូលេគុលនៅពីក្រោយ IGD ។

ការសិក្សាភ្លោះទ្រង់ទ្រាយធំថ្មីៗនេះបានលើកឡើងពីប្រវត្តិនៃសេនេទិចចំពោះ IGD (, ) ។ Vink et al ។ ភាពខុសគ្នារវាងបុគ្គលក្នុងការប្រើអ៊ិនធឺណិតដោយប្រើអេឡិចត្រូនិចដោយប្រើអេឡិចត្រូនិចដោយប្រើអេឡិចត្រូនិច 5,247 នៅក្នុងប្រទេសហូឡង់ដែលមានឈ្មោះថា Twin Register ហើយបានរាយការណ៍ថា 48% នៃភាពខុសគ្នាត្រូវបានពន្យល់ដោយកត្តាហ្សែន () ។ Li et al ។ បានកត់សម្គាល់កូនភ្លោះជំទង់ជនជាតិចិនចំនួន 825 និងបានរាយការណ៍ថាកត្តាហ្សែនបានពន្យល់ពី 58-66% នៃភាពខុសគ្នា () ។ ដូច្នោះហើយពហុភូមិសាស្ត្រពាក់ព័ន្ធនឹងការចម្លងតាមសរសៃប្រសាទការយល់ដឹងនិងការយកចិត្តទុកដាក់ដូចជាហ្សែន DPNUM D2 (Dopamine receptor)DRD2), catecholamine-O-methyltransferase ហ្សែន (COMT) ហ្សែនហ្សូតតូណូន (5HTTLPR ។), និងហ្សែនកូលេនស្គូនហ្សែនអាល់ហ្វា 4 (CHRNA4) ត្រូវបានរាយការណ៍ថាត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់យ៉ាងខ្លាំងជាមួយនឹងការញៀនអ៊ីនធឺណិត (-) ។ ថ្មីៗនេះ Kim et al ។ វ៉ែនតាដែលមានហ្សែនច្រើនជាង 100 ទាក់ទងនឹងផលិតកម្មសកម្មភាពនិងការរំលាយអាហារនៃប្រព័ន្ធបញ្ជូនសរសៃប្រសាទដោយការវិភាគលំដាប់លំដោយជំនាន់ក្រោយនិងបានរាយការណ៍ថា rs2229910 នៃ NTRK3 ។ ហ្សែនត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹង IGD ().

ក្រៅពីកត្តាសេនេទិចវាត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាប្រភេទហ្សែនបឺរីហ្សែនត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយអេដស៍ដោយ RNA មិនមានកូដដែលរួមមាន microRNAs (miRNAs) (, ) ។ miRNAs គឺជាម៉ូលេគុល RNA តែមួយដែលមិនដំណើរការកូដ (មានប្រវែងប្រហែល 20-23) ដែលគ្រប់គ្រងចរន្តអវិជ្ជមាននៃហ្សែនកូដប្រូតេអ៊ីនដោយ mRNAs រេចរឹលនិងដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងដំណើរការ pathophysiological នៃជំងឺផ្សេងៗ។) ។ បន្ទាត់នៃភស្តុតាងបានបង្ហាញថា miRNAs មានច្រើននៅក្នុងប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទកណ្តាលរបស់មនុស្ស (CNS) និងធ្វើសកម្មភាពដើម្បីកែសម្រួលកម្រិតនៃការបញ្ចេញមតិរបស់ហ្សែនគោលដៅរបស់ពួកគេដែលត្រូវបានចូលរួមនៅក្នុងការអភិវឌ្ឍនិងភាពចាស់ទុំនៃប្រព័ន្ធ CNS () ។ ជាការពិតការស្រាវជ្រាវថ្មីៗបានបង្ហាញថាទម្រង់នៃការបញ្ចេញមតិរបស់ miRNA ត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងជាលិកាខួរក្បាលរបស់អ្នកជំងឺដែលមានបញ្ហាផ្លូវចិត្តដែលបង្ហាញថាទម្រង់នៃការបញ្ចេញមតិរបស់ពួកគេអាចជាសញ្ញាសម្គាល់អ្នកជម្ងឺវិកលចរិក (, , ) ។ ឧទាហរណ៍តាមរយៈការវិភាគ postmortem, Lopez et al ។ បានរាយការណ៍ថាការបញ្ចេញ miR-1202 ដែលធ្វើនិយតភាពនៃហ្សែន gut metabotropic glutamate receptor-4 និងព្យាករណ៍ពីការឆ្លើយតបទៅនឹងថ្នាំប្រឆាំងនឹងជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តត្រូវបានគេចុះខ្សោយនៅក្នុងជាលិកាស្រោមអនាម័យពីមុននៃអ្នកជំងឺដែលមានជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តធ្ងន់ធ្ងរ។) ។ ទាក់ទងទៅនឹងការស្កេន biomarker វិធីសាស្រ្តនេះមានការកំណត់ច្បាស់លាស់ព្រោះការធ្វើកោសល្យវិច័យនៃជាលិការបស់ CNS សម្រាប់ការពិនិត្យរកមើលគឺមិនអាចទៅរួចនោះទេ។ ចាប់តាំងពី miRNAs អាចត្រូវបានរកឃើញក្នុងឈាម (plasma ឬ serum), miRNAs ចរាចរមានគុណសម្បត្តិយ៉ាងពិតប្រាកដថាជាអ្នករួមផ្សំនៃវីរុសមិនរាតត្បាតក្នុងបញ្ហា neuropsychiatric disorders ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយរហូតមកដល់ពេលនេះពុំមានការសិក្សាអំពីការចែកចាយទម្រង់មីរ៉ាណាណាននៅក្នុង IGD ទេ។ ការយល់ដឹងកាន់តែប្រសើរឡើងនៃទម្រង់ការបញ្ចេញអរម៉ូន miRNA អាចជួយបញ្ជាក់ពីយន្តការនៃការអភិវឌ្ឍ IGD និងជួយសម្រួលដល់ការបកប្រែគ្លីនិក។

ក្នុងការសិក្សានេះយើងមានបំណងកំណត់អត្តសញ្ញាណ marker miRNA ដែលទាក់ទងនឹង IGD ដោយការសង្ឈឹមបង្ហាញពី plasma miRNAs រវាង IGD និងក្រុមត្រួតពិនិត្យហើយបានស្វែងរកផលប៉ះពាល់ជីវសាស្ត្ររបស់វា។

សំភារៈ​និង​វិធី​សា​ស្រ្ត

មុខវិជ្ជាសិក្សា

យើងបានស្ទង់មើលយុវវ័យ 3,166 (អាយុ 12-18 ឆ្នាំ) ដោយប្រើពិន្ទុ DSM-V IGD ។ ក្នុងចំណោមពួកគេមាន 251 (168 male និង 83 females) ត្រូវបានគេធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យថាជា IGD យោងទៅតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ DSM-V () ។ ចំនួនបុគ្គលសរុប 91 (ការត្រួតពិនិត្យ 49 IGDs និង 42) បានផ្តល់ការយល់ស្របជាព័ត៌មានសម្រាប់ការសិក្សានេះ។ ក្នុងចំនោមពួកគេមាន 4 នាក់ត្រូវបានគេដកចេញដោយយោងទៅតាមលក្ខខណ្ឌនៃការដកចេញ។ ចុងបញ្ចប់បុគ្គល 87 (ប្រធានបទ 45 IGD និង 42 បុគ្គលដែលមានសុខភាពល្អ) ត្រូវបានចុះឈ្មោះសម្រាប់ការសិក្សានេះ។ ក្នុងចំនោមពួកគេអ្នកចូលរួម 51 (អ្នកជំងឺ 25 IGD និង 26 controls) ត្រូវបានជ្រើសរើសជាការរកឃើញពី 2014 ទៅ 2016 ។ អ្នកចូលរួម 36 ផ្សេងទៀត (អ្នកជំងឺ 20 IGD និងឧបករណ៍បញ្ជា 16) ត្រូវបានជ្រើសរើសជាសុពលភាពឯករាជ្យដែលបានកំណត់ពី 2016 ។ អ្នកចូលរួមទាំងអស់គឺជាបុគ្គលកូរ៉េដែលបានចុះឈ្មោះពីមន្ទីរពេទ្យក្រុងសេអ៊ូលម៉ារី (សេអ៊ូលកូរ៉េខាងត្បូង) និងសាកលវិទ្យាល័យជាតិសេអ៊ូលសេអ៊ូលបូរ៉ាម៉ា (Seoul) កូរ៉េខាងត្បូង។ អ្នកចូលរួមទាំងអស់បានទទួលការសំភាសន៍ដោយអ្នកវិកលចរិតដែលមានមូលដ្ឋានលើកាលវិភាគ Kiddie កូរ៉េសម្រាប់វិបល្លាសនិងជំងឺវិកលចរិក (K-SADS-PL) () ។ អ្នកចូលរួមទាំងអស់បានបំពេញបញ្ហាប្លង់ប្លង់និងវាក្យសព្ទនៃរង្វង់វៃឆ្លាតរបស់កូរ៉េសម្រាប់កុមារ, ការបោះពុម្ព 4 (K-WISC-IV) () ។ ភាពរំជើបរំជួលត្រូវបានវាយតម្លៃដោយកត្តា Barratt Impulsiveness Scale (BIS) () ។ ប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធការពាររាងកាយឥរិយាបទ (BINS) និងប្រព័ន្ធធ្វើឱ្យសកម្មឥរិយាបថប្រព័ន្ធ (BAS) ត្រូវបានវាស់វែងដើម្បីវាយតម្លៃវិមាត្រផ្ទាល់ខ្លួន () ។ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនៃការដកចេញរួមបញ្ចូលទាំងបញ្ហាវេជ្ជសាស្រ្តធំ ៗ ពីអតីតកាលឬបច្ចុប្បន្ន (ដូចជាជំងឺទឹកនោមផ្អែមជំងឺផ្លូវចិត្ត) ជំងឺសរសៃប្រសាទ (ដូចជាជំងឺប្រកាច់របួសក្បាលជាដើម) ជំងឺផ្លូវចិត្ត (ឧទាហរណ៍ជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តធ្ងន់ធ្ងរជំងឺថប់បារម្ភ) វិបត្តិផ្លូវចិត្តឬការរំលោភបំពានសារធាតុណាមួយ (ឧ។ ថ្នាំជក់ថ្នាំកញ្ឆាអាល់កុល) ។ លក្ខណៈទូទៅនៃមុខវិជ្ជាសិក្សាត្រូវបានសង្ខេបនៅក្នុងតារាង តារាង 1.1។ ការសិក្សានេះត្រូវបានអនុម័តដោយគណៈកម្មាធិការពិនិត្យឡើងវិញស្ថាប័ននៃសាកលវិទ្យាល័យវេជ្ជសាស្រ្តមហាវិទ្យាល័យវេជ្ជសាស្ត្រកូរ៉េ (MC16SISI0120) ។ អ្នកចូលរួមទាំងអស់និងឪពុកម្តាយរបស់ពួកគេបានផ្តល់ការយល់ព្រមជាលាយលក្ខណ៍អក្សរ។

តារាង 1

លក្ខណៈទូទៅនៃមុខវិជ្ជាសិក្សា។

 ការរកឃើញសុពលភាពរួមបញ្ចូលគ្នា
 
 ការត្រួតពិនិត្យIGDP-valueការត្រួតពិនិត្យIGDP-valueការត្រួតពិនិត្យIGDP-value
N2625 1620 4245 
អាយុ (ឆ្នាំ)
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)13 (12 - 17)13 (12 - 15)0.75915 (13 - 18)14.5 (12 - 18)0.62814 (12 - 18)14 (12 - 18)0.509
ម៉ោងលេងហ្គេមអនឡាញប្រចាំសប្តាហ៍ (ម៉ោង)
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)5.25 (2 - 17)18 (6 - 46)1.27E-6a5.5 (2 - 23)8 (1 - 112)0.3745.5 (2 - 23)14 (1 - 112)1.63E-5a
ចំណូលប្រចាំខែរបស់គ្រួសារ (លានវ៉ុន)
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)5 (1 - 9)3 (1 - 9)0.5884 (4 - 4)2 (2 - 2)1.0005 (1 - 9)3 (1 - 9)0.460
ការអប់រំ (ឆ្នាំ)
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)8 (7 - 9)8 (7 - 9)0.58412 (12 - 12)6 (6 - 13)0.3058 (7 - 12)8 (6 - 13)0.269
K-WISC: ប្លុកការរចនា
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)10.5 (4 - 17)10 (4 - 16)0.54410 (3 - 16)12.5 (4 - 15)0.12510 (3 - 17)11 (4 - 16)0.598
K-WISC: វាក្យសព្ទ
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)9 (5 - 17)7 (5 - 13)0.1749.5 (8 - 15)11.5 (5 - 15)0.5959 (5 - 17)9 (5 - 15)0.527
KS
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)24 (17 - 36)37 (22 - 51)3.81E-6a29 (17 - 34)59 (22 - 108)1.2E-5a25 (17 - 36)40 (22 - 108)2.05E-10a
BIS
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)63 (35 - 75)67.5 (45 - 81)0.08061 (45 - 79)63 (32 - 82)0.83562 (35 - 79)65 (32 - 82)0.240
បាន BAS
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)31 (15 - 40)31 (13 - 51)0.55836.5 (22 - 48)34 (27 - 52)1.00032 (15 - 48)34 (13 - 52)0.637
BInS
មធ្យម (អប្បបរមាអតិបរមា)18 (10 - 26)17.5 (13 - 27)0.64218.5 (12 - 25)20 (13 - 21)0.13818 (10 - 26)19 (13 - 27)0.302
 

IGD, អ្នកជំងឺដែលលេងល្បែងតាមប្រព័ន្ធអ៊ីនធឺណេត។ KS, អ៊ិនធឺណិញញៀនញៀនអ៊ិនធឺណិជញ្ជាំង; BIS, Barratt Impulsivity Scale; BAS, ប្រព័ន្ធសកម្មភាពអាកប្បកិរិយា; BInS, ប្រព័ន្ធការពាររាងកាយឥរិយាបថ; KRW, កូរ៉េឈ្នះ.

aP <០.០៥ (ម៉ាន់ – Whitney test ការធ្វើតេស្តិ៍ Wilcoxon).

ធរណីមាត្រធរណីមាត្រ TaqMan មីរ ARNA (TLDA) ពិសោធន៍

ឈាមនៅខាងក្រៅត្រូវបានប្រមូលពីអ្នកចូលរួមម្នាក់ៗហើយបញ្ជូនទៅមន្ទីរពិសោធន៍ក្នុងរយៈពេល 4 ម៉ោងដើម្បីកាត់បន្ថយកោសិកាឈាម។ គំរូត្រូវបានគេប្រមូលផ្តុំនៅល្បឿន 3,000 សម្រាប់រយៈពេល 10 នៅសីតុណ្ហភាពបន្ទប់។ បនា្ទាប់មកពពួកអង្គធាតុពាញ (ស្រទាប់ផ្លាស្មា) ត្រូវបានប្រមូលដោយមិនចម្លងកោសិកាឈាម។ ការប្រមូលផ្តុំ miRNAs ត្រូវបានស្រង់ចេញដោយប្រើឧបករណ៍បន្សុទ្ធ TaqMan miRNA ABC Purification Kit (ក្រុមមនុស្ស A A, Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA សហរដ្ឋអាមេរិក) យោងតាមការណែនាំរបស់អ្នកផលិត។ សរុបសេចក្តី, គំរូប្លាស្មាចំនួន 50 μLនិងសតិបណ្ដោះអាសន្ន ABC របស់ 100 μLត្រូវបានលាយគ្នា។ បន្ទាប់ពីការបង្កាត់ពូជជាមួយគ្រាប់អង្កត់ផ្ចិតម៉ីរា៉ាំងកាំរស្មីអ៊ុកស្យូរីជាក់លាក់គោលដៅកំហាប់មីរ៉ាណារ៉ាចរន្តរត់ត្រូវបានគេបង្ហាត់ចេញពីគ្រាប់ដែលមានសតិបណ្ដោះអាសន្ននៃការលាយបញ្ចូលគ្នានៃ 100 μL។ នៅក្នុងដំណាក់កាលនៃការរកឃើញ, XRNA miRNAs ត្រូវបានគេពិនិត្យមើលពីសំណាកផ្លាស្មាចំនួន 381 (51 IGDs និង 25 controls) ដោយប្រើឧបករណ៍បន្សុទ្ធ TaqMan miRNA ABC (បន្ទះមនុស្ស A, Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA) យោងតាមការណែនាំរបស់អ្នកផលិត។ ការបកស្រាយបញ្ច្រាស Megaplex និងប្រតិកម្មជាមុនត្រូវបានធ្វើឡើងដើម្បីបង្កើនបរិមាណនៃ cDNA សម្រាប់ការវិភាគការបញ្ចេញមតិ miRNA ដោយប្រើ MegaplexPreAmp Primers Human Pool A និង TaqManPreAmp Master Mix (Thermo Fisher Scientific) ។ បន្ទះ TLDA A v26 (Thermo Fisher Scientific) ត្រូវបានដំណើរការលើប្រព័ន្ធ ViiA2.0 realr PCR (Thermo Fisher Scientific) ដើម្បីវាយតម្លៃការបញ្ចេញមតិរបស់ miRNAs ។ ទិន្នន័យដើមត្រូវបានដំណើរការដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធី ExpressionSuite v7 (Thermo Fisher Scientific) ដើម្បីកំណត់តម្លៃ Ct សម្រាប់ miRNA នីមួយៗ។

វិភាគទិន្នន័យសម្រាប់ TLDA

ដំបូងយើងវាស់វដ្តរដូវ (តម្លៃស៊ីធី) នៃមីរ៉ាអិននីមួយៗ។ miRNA ដែលមានតម្លៃ Ct> 35 ត្រូវបានគេចាត់ទុកថាមិនអាចរកឃើញនិងដកចេញពីការវិភាគជាបន្តបន្ទាប់។ តម្លៃស៊ីធីទាំងអស់ត្រូវបានធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតាទៅនឹងតម្លៃស៊ីអេសអឹមអឹម - ៣៧៤ ប៊ីប (តម្លៃ) ស៊ីធី) ដែលជាកាត miRNA ដែលត្រូវបានបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់បំផុតមួយដែលចរាចរនៅក្នុងប្លាស្មារបស់មនុស្ស) ។ សមាមាត្រផ្លាស់ប្តូរដង log2 (ΔΔCtតម្លៃ) នៃកន្សោមត្រូវបានគណនាដោយប្រើតម្លៃមធ្យមនៃគំរូវត្ថុបញ្ជាជាក្រិតក្រមនៅក្នុងកញ្ចប់ HTqPCR នៅក្នុង Bioconductor () ។ បរិមាណទំនាក់ទំនង (RQ) នៃគោលដៅ miRNA នីមួយ ៗ ត្រូវបានកំណត់ជា 2-ΔΔCt។ ចំពោះការសាកល្បងសម្មតិកម្មនៃភាពខុសគ្នានៃការបញ្ចេញមតិរវាងក្រុមពីរយើងបានអនុវត្តការវិភាគអថេរជំនួស (SVA) ដើម្បីចាប់យកកកកុញដូចជាផលប៉ះពាល់ជាបន្តបន្ទាប់នៅក្នុងការសាកល្បងដោយប្រើ sva កញ្ចប់នៅ Bioconductor () ។ miRNAs ជាមួយ P-តម្លៃ <0.05 ត្រូវបានគេចាត់ទុកថាខុសគ្នាខ្លាំងរវាងក្រុមទាំងពីរ។

វិភាគហ្សែនវិភាគ

ចំពោះវិភាគហ្សែនយើងបានប្រើ ToppFun នៅក្នុង ToppGene Suite () ដើម្បីបញ្ជាក់អំពីការយល់ដឹងអំពីហ្សែន (GO) (GO) () ពាក្យលក្ខខណ្ឌផ្លូវនិងលក្ខខណ្ឌជំងឺ។ ក្នុងនាមជាធាតុចូលសម្រាប់វិធីសាស្រ្តនេះយើងបានប្រើហ្សែនគោលដៅដែលបានព្យាករណ៍ 1,230 នៃ miRNAs បេក្ខជន។ ការវិភាគលើផ្លូវត្រូវបានគេប្រើដើម្បីរកមើលផ្លូវសំខាន់ៗនៃហ្សែនគោលដៅដែលត្រូវបានព្យាករណ៍តាម KEGG, BioCarta, Reactome, GeneMAPP និង MSIGDBin ដែលជាផ្លូវ ToppGene ។ សារៈសំខាន់នៃលក្ខខណ្ឌបង្កើនអត្ថប្រយោជន៍ត្រូវបានកំណត់ដោយផ្អែកទៅលើ Bonferroni-adjusted P-value ។

ការផ្ទៀងផ្ទាត់ Quantitative Reverse Transcription PCR (qRT-PCR) និង Validation and Replication

ដើម្បីបញ្ជាក់អំពី XRNA miRNAs ដែលត្រូវបានសម្តែងដោយភាពខុសគ្នានៅក្នុងដំណាក់កាលរកឃើញ, qRT-PCR ត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើតេម៉ាម៉ាន់ MicroRNA Assay (មីរ៉ាម XRXX-10p, # 15, មីរ៉ាម XRXX- 5; មរមន -000390b-26p, #5; មរី - 000407C-29p, # 3; មរណប - 000413 - 125p, # 5 - 000449p, #200; -3p, #002300 និង miR-337-5p, #002156) និងប្រព័ន្ធ ViiA411 (Life Technologies) យោងតាមពិធីការរបស់អ្នកផលិត។ ដប់ nanograms នៃ RNA សរុបត្រូវបានគេបម្លែងទៅជាអេឡិចត្រូនិចដំបូងបង្អស់ដោយប្រើអេមីរ៉ុសជាក់លាក់ដោយប្រើប្រាស់កញ្ចប់ចម្លង Transverse Reverse MicroRNA TaqMan (# 5, Life Technologies) បន្ទាប់មកដោយ PCR ពិតប្រាកដជាមួយ TaqMan Probes ។ RQ នៃ miRNA នីមួយៗត្រូវបានកំណត់ជា 001610-ΔCtដែលΔCtគឺជាភាពខុសប្លែកគ្នានៅក្នុងវដ្តកម្រិតសម្រាប់គំរូសំណាកដែលត្រូវបានធ្វើឱ្យមានប្រតិកម្មទៅនឹង miRNA (miR-374b-5p, #001319) ។ ប្រតិកម្ម PCR ទាំងអស់ត្រូវបានអនុវត្តក្នុងត្រីធំ ៗ ហើយតម្លៃ Ct របស់ពួកគេត្រូវបានគេមធ្យម។ យើងបានគណនាសមាមាត្រផ្លាស់ប្តូរដង log2 (ΔΔCt) នៃ miRNA នីមួយៗតាមវិធីដូចគ្នាក្នុងការវិភាគអារេ។ ការធ្វើតេស្តមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រម៉ានវីតនី -Wilcoxon ត្រូវបានធ្វើឡើងដើម្បីសាកល្បងភាពខុសគ្នានៃកម្រិតនៃការបញ្ចេញមតិនៃ miRNAs ជាពីរក្រុមដោយមានកម្រិតមួយ P- តម្លៃ 0.05 ។

វិភាគរលកលោកខាងលិច

គំរូអេឡិចត្រុងនីមួយៗត្រូវបានលុបចោលដំបូងនៃប្រូតេអ៊ីនខ្ពស់បំផុត 14 (អាល់ប៊ុន immunoglobulin G, immunoglobulin A, serotransferrin, haptoglobin, alpha-1 antitrypsin, fibrinogen, alpha-2 macroglobulin, alpha-1 acid glycoprotein, immunoglobulin M, apolipoprotein AI apolipoprotein A-II បំពេញបន្ថែម C3 និង transthyretin) ដោយប្រើប្រាស់ជួរឈរ MARS-14 (4.6 × 50 មម, Agilent Technology, Santa Clara, CA, សហរដ្ឋអាមេរិក) មុនពេលការវិភាគផ្លេទីនខាងលិច។ ប្រភាគដែលមិនទាន់បានទទួលពីជួរឈរ MARS-14 ត្រូវបានប្រមូលផ្តុំដោយប្រើតម្រង centrifugal Amicon Ultracel-3 (3 kDa cutoff) ហើយបន្ទាប់មកកំហាប់ប្រូតេអ៊ីនត្រូវបានកំណត់ដោយប្រើវិធីសាស្ត្រទឹកអាស៊ីត bicinchoninic ។ បរិមាណដូចគ្នា (ពី 10 ដល់ 30 μg) និងសំណាករាវ IGD ត្រូវបានបំបែកនៅលើហ្សែន Precast ជ័រ 4-20% Mini-PROTEAN TGX (Bio-Rad, CA, USA) ហើយត្រូវបានផ្ទេរទៅភ្នាស difluoride polyvinylidene ។ បន្ទាប់មកភ្នាសត្រូវបានទប់ស្កាត់នៅ TBS-T (NaCl 190 mM, 25 mM Tris-HCl, pH 7.5 និង 0.05% Tween 20) ជាមួយនឹងទឹកដោះគោស្ងួតគ្មានជាតិខ្លាញ់ 5% នៅសីតុណ្ហភាពក្នុងបន្ទប់អស់រយៈពេល 30 នាទី។ បន្ទាប់មកភ្នាសត្រូវបានបង្កាត់ដោយអង់ទីករបឋមប្រឆាំងនឹង DPYSL2 (1: 500, Novus Biologicals, Littleton, CO, USA), GABRB2 (1: 1000, Abcam, Cambridge, MA, USA) និង CNR1 (1: 100, Santa Cruz Biotechnology , ក្រុមហ៊ុន Santa Cruz, CA, អាមេរិច), DUSP4 (1: 500, Mybio ប្រភព, សានឌីអាហ្គោហ្គោអេស, អាមេរិច) និង PI15 (1: 500, MybioSource, San Diego, CA, សហរដ្ឋអាមេរិក) នៅក្នុង TBS-T ជាមួយ 5 % ទឹកដោះគោគ្មានជាតិខ្លាញ់មិនមានជាតិខ្លាញ់នៅសល់ 4 ° C រយៈពេលមួយយប់ហើយបន្ទាប់មកដោយអង់ទីករបន្ទាប់បន្សំសមរម្យឬប្រឆាំងនឹងកណ្តុរ bovine (1: 1,000, Santa Cruz Biotechnology) ឬពពែទន្សាយ (1: 1,000, Cell Signaling, Beverly, MA, USA ) conjugated ជាមួយ peroxidase horseradish នៅសីតុណ្ហភាពបន្ទប់សម្រាប់ 1 ម៉ោង។ ការរកឃើញសញ្ញាត្រូវបានធ្វើដោយប្រើ chemiluminescence ជាមួយ ECL reagent (ថែទាំសុខភាពរបស់ GE, Piscataway, NJ សហរដ្ឋអាមេរិក) ។ យើងបានកំណត់បរិមាណលទ្ធផលផ្លាសនៅភាគខាងលិចដោយប្រើកម្មវិធីវិភាគ TotalLab 1D (Nonlinear Dynamics, Newcastle upon Tyne, ចក្រភពអង់គ្លេស) ។ បន្ទាប់មកតម្លៃសមាមាត្រដាប់ធរណីមាត្រត្រូវបានគណនាដោយបែងចែកតម្លៃដង់ស៊ីតេម៉ែត្រនៃគំរូនីមួយៗដូចដែលបានរៀបរាប់នៅកន្លែងផ្សេងទៀត () ។ ក្នុងនាមជាវត្ថុបញ្ជាសម្រាប់ការធ្វើនិយតកម្មគំរូអេឡិចត្រុងដែលប្រមូលពី 46 IGD និងគំរូវត្ថុបញ្ជាត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការពិសោធន៍នីមួយៗ។ សារៈសំខាន់នៃស្ថិតិត្រូវបានកំណត់ដោយប្រើការធ្វើតេស្តប៉ាន់ស្មានមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រម៉ានវីតនី-វិលកូស៊ីនដោយមានកំរិត P- តម្លៃ 0.05 ។

លទ្ធផល

ចរិតលក្ខណៈនៃមុខវិជ្ជាសិក្សា

លក្ខណៈពិសេសប្រជាសាស្ត្រនិងព្យាបាលនៃមុខវិជ្ជាសិក្សាត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងតារាង តារាង 1.1។ នៅពេលដែលយើងប្រៀបធៀប IGD និងក្រុមត្រួតពិនិត្យយោងទៅតាមការញៀនអ៊ីនធឺណែតដោយប្រើអ៊ិនធឺណិត (K- Scale) ដូចដែលបានរៀបរាប់នៅកន្លែងផ្សេងទៀត (, ), ក្រុម IGD បានបង្ហាញពីតម្លៃមេដាយកណ្តាលដែលមានកម្រិតមធ្យមខ្ពស់ជាងក្រុមត្រួតពិនិត្យ (37 ទល់នឹង 24, P = ៣,៨១ × ១០-6) (តារាង (Table1) .1) ។ ពេលវេលាប្រចាំសប្តាហ៍មធ្យមសម្រាប់ហ្គេមអនឡាញនៅក្នុងក្រុម IGD មានរយៈពេលវែងជាងការត្រួតពិនិត្យ (18 vs. 5.25 h, P = ៣,៨១ × ១០-6) ។ ចំណែកឯភាពខុសគ្នារវាងក្រុមទាំងពីរនៅក្នុងអាយុ, ចំណូលគ្រួសារប្រចាំខែ, រយៈពេលនៃការសិក្សា, ការរចនាប្លុកនិងលទ្ធផលរងនៃវាក្យសព្ទនៃ K-WISC, BIS, BInS និង BAS ។

miRNAs ដែលបានបញ្ចេញខុសគ្នារវាង IGD និងការគ្រប់គ្រង

ដើម្បីរកឱ្យឃើញ miRNAs ទាក់ទងនឹង IGD យើងបានអនុម័តវិធីសាស្រ្ត 2 ជំហាន (ការរកឃើញនិងឯករាជ្យភាពសុក្រិដ្ឋ) ។ ការរៀបចំការសិក្សានិងយុទ្ធសាស្ត្ររួមត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងរូបភាព S1 ជាសម្ភារៈបន្ថែម។ នៅក្នុងដំណាក់កាលស្វែងយល់យើងបានវិភាគទម្រង់កន្សោម miRNA នៃគំរូ 51 (25 IGDs និង 26 controls) ដោយប្រើអារេ miRNA ដែលមាន 384 miRNAs ។ កម្រិតនៃការបង្ហាញនៃ 10 miRNAs ត្រូវបានគេរកឃើញថាមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំងរវាង IGD និងក្រុមត្រួតពិនិត្យ (តារាង (Table2) .2) ។ កម្រិតនៃការបញ្ចេញមតិដែលទាក់ទងនឹង XRNA miRNAs ទាំងនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងរូបភាព រូបភាព 1.1។ ក្នុងចំណោមពួកគេមានពីរ (hsa-miR-423-5p និង hsa-miR-483-5p) ត្រូវបានគេធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនិងមានប្រាំបី (hsa-miR-15b-5p, hsa-miR-26b-5p, hsa-miR-29b-3p, hsa-miR-125c-5p, hsa-miR-200-3p, និង hsa-miR-337-5p) ត្រូវបានចុះក្រោមនៅក្នុងក្រុម IGD ។

តារាង 2

បង្ហាញ microRNAs ខុសៗគ្នា (miRNAs) និងការផ្លាស់ប្តូរដង។

miRNAការរកឃើញសុពលភាពរួមបញ្ចូលគ្នា
 
 P-valueបោះបង់ការផ្លាស់ប្តូរP-valueបោះបង់ការផ្លាស់ប្តូរP-valueបោះបង់ការផ្លាស់ប្តូរ
hsa-miR-15b-5p0.0330.8290.6941.1190.3810.947
hsa-miR-26b-5pa0.0080.8710.0490.8410.0130.857
hsa-miR-29b-3p0.0050.4000.5601.1870.0890.647
hsa-miR-125b-5p0.0210.5820.2900.9500.0690.723
hsa-miR-200c-3pa0.0110.3360.0030.5422.93 x 10-50.415
hsa-miR-337c-5p0.0090.3850.5820.8720.0200.553
hsa-miR-411-5p0.0040.3220.3361.2820.1580.595
hsa-miR-423-5p0.0261.3870.1890.9550.5181.175
hsa-miR-483-5p0.0181.8610.7651.4130.2111.647
hsa-miR-652-3pa0.0190.7150.0490.8770.0110.782
 

amiRNAs បានផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងការរកឃើញនិងសុពលភាពសំណុំក្នុងលក្ខណៈស្របគ្នាមួយ.

 

ឯកសារខាងក្រៅដែលផ្ទុករូបភាពរូបភាព។ ល។ ឈ្មោះវត្ថុគឺ fpsyt-09-00081-g001.jpg

កម្រិតបញ្ចេញមតិទាក់ទងនៃ 10 បានបែងចែក miRNAs ឌីផេរ៉ង់ស្យែល។ បរិមាណទាក់ទង (RQ) ត្រូវបានធ្វើឱ្យធម្មតាទៅជា miR-374b-5p ។

សុពលភាព qRT-PCR របស់ miRNAs បេក្ខជន

ដើម្បីសុពលភាព miRNAs បេក្ខជន 10 យើងបានអនុវត្ត qRT-PCR ជាមួយនឹងសំណុំសុពលភាពឯករាជ្យ (20 IGDs និង 16 controls) (តារាង S1 ជាសម្ភារៈបន្ថែម) ។ បីនៃ miRNAs ទាំងនេះ (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p, និង hsa-miR-652-3p) ត្រូវបានចុះក្រោមយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងក្រុម IGD នៃសំណុំសុពលភាព (តារាង (Table2) .2) ។ miRNAs បីផ្សេងទៀត (hsa-miR-337c-5p, hsa-miR-125b, និង hsa-miR-423-5p) ក៏ត្រូវបានចុះក្រោមនៅក្នុងក្រុម IGD ប៉ុន្តែមិនសំខាន់នោះទេ។ មាន 4 miRNAs នៅសេសសល់ (hsa-miR-15b-5p, hsa-miR-29b-3p, hsa-miR-411-5p, និង hsa-miR-423-5p) ត្រូវបានបង្ហាញដោយផ្ទុយគ្នានៅក្នុងសំណុំសុពលភាព។ នៅពេលដែលយើងបានរួមបញ្ចូលសំណុំរកឃើញនិងសុពលភាព (ប្រធានបទ IGD ចំនួន 45 និង 42 សរុប) នោះ miRNAs ដែលមានសុពលភាពទាំងបីមានសារៈសំខាន់ជានិច្ច (តារាង (Table2) .2) ។ ព័ត៌មានលម្អិត, ទីតាំងក្រូម៉ូសូម, លំដាប់ភាពចាស់ទុំនិងកំរិតបញ្ចេញនៅក្នុង CNS នៃថ្នាំមីរារ៉នទាំង 3 នេះអាចរកបាននៅក្នុងតារាង S2 ជាសម្ភារៈបន្ថែម។

ផលប៉ះពាល់នៃការផ្លាស់ប្តូរដំណាលគ្នានៃអរម៉ូនអ័រម៉ូនបីលើហានិភ័យនៃជំងឺអុតក្តាមុ

ដើម្បីវាយតម្លៃផលប៉ះពាល់នៃ 3 miRNAs យើងបានសង្កេតមើលអនុបាតតំលៃនៃអនុក្រុមទាំង 4 (ជាមួយ 0, 1, 2, ឬ 3 miRNA alterations) ។ ការផ្លាស់ប្តូរ miRNA ត្រូវបានកំណត់ដោយតម្លៃ RQ ដូចបានរៀបរាប់នៅក្នុងផ្នែក "សំភារៈ​និង​វិធី​សា​ស្រ្ត។ ដោយសារតែសញ្ញាសម្គាល់ទាំងបីរបស់ miRNAs ត្រូវបានគេចុះខ្សោយនៅក្នុងក្រុម IGD នោះ miRNA ដែលតម្លៃ RQ របស់វាទាបជាងមួយត្រូវបានគេបង្ខូចថាជាការផ្លាស់ប្តូរមួយ។ ព័ត៌មានលម្អិតអំពីតម្លៃ RQ នៃមុខវិជ្ជាសិក្សានីមួយៗសម្រាប់ 3 មីរ៉ាណាណាគឺមាននៅក្នុងតារាង S3 ជាសម្ភារៈបន្ថែម។ ចំពោះក្រុមតូចៗនីមួយៗហាងឆេងត្រូវបានគណនាជាសមាមាត្រនៃចំនួននៃវត្ថុបញ្ជាទៅនឹង IGDs បន្ទាប់មកនីមួយៗត្រូវបានគណនាដោយបំរើហាងឆេងនៃក្រុមនិមួយៗដោយហាងឆេងនៃក្រុមរងដោយគ្មានការផ្លាស់ប្តូរ miRNA ។ បុគ្គលដែលមានការប្រែប្រួលរបស់ miRNA 3 ដែលបង្ហាញថាមានហានិភ័យខ្ពស់ជាង 22 ដងដែលមិនមានការប្រែប្រួល miRNA (OR 22, 95% CI 2.29-211.11) ។ ORs បានបង្ហាញពីនិន្នាការកើនឡើងជាមួយចំនួននៃការផ្លាស់ប្តូរ miRNAs ពី 0 ទៅ 3 (r2 = 0.996) (រូបភព (រូបភាព 22).

ឯកសារខាងក្រៅដែលផ្ទុករូបភាពរូបភាព។ ល។ ឈ្មោះវត្ថុគឺ fpsyt-09-00081-g002.jpg
សមាមាត្រហាងឆេង (ORs) ដោយចំនួននៃការកំណត់ microRNA (miRNA) ដែលមិនបានកំណត់។ តម្លៃលើការប៉ាន់ស្មានលើចំណុចគឺ ORs (ចន្លោះប្រហោងនៃការទុកចិត្ត 95%) ។

GO និងការវិភាគផ្លូវនៃហ្សែនគោលដៅនៃ miRNAs បេក្ខជន

ដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងអំពីមុខងាររបស់ឧបករណ៍សម្គាល់មីរីណារីទាំង 3 ដែលមិនបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់លាស់នៅក្នុងក្រុម IGD ហ្សែនគោលដៅរបស់ពួកគេត្រូវបានគេព្យាករណ៍ដោយប្រើមូលដ្ឋានទិន្នន័យ miRWalk 2.0 () ។ ហ្សែនសរុបចំនួន 1,230 ត្រូវបានគេព្យាករណ៍ទុកជាមុនថាជាទិសដៅក្រោមដីដោយបួនក្បួនដោះស្រាយ (miRWalk, miRanda, RNA22 និង Targetscan) ដោយប្រើមូលដ្ឋានទិន្នន័យ miRWalk (-) (តារាង S4 ជាសម្ភារៈបន្ថែម) ។ ហ្សែនដែលបានវិភាគវិភាគដោយប្រើ ToppFun នៅក្នុង ToppGene Suite បានបង្ហាញថាហ្សែនគោលដៅនៃ miRNAs ទាំងនោះត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់យ៉ាងខ្លាំងជាមួយនឹងផ្លូវអភិវឌ្ឍន៍ខាងសរសៃប្រសាទដូចជា "ការណែនាំ Axon" និង "GO" ដូចជា "neurogenesis" (តារាង S5 ជាសម្ភារៈបន្ថែម) ។

ការបង្ហាញពីហ្សែនដែលត្រូវបានព្យាករណ៍

ក្នុងចំណោមហ្សែនគោលដៅបីហិកតានៃ miRNAs, 140 ត្រូវបានគេព្យាករណ៍ក្នុងពេលដំណាលគ្នាសម្រាប់អរម៉ូនមីរ៉ាណាណាពីរ (ពីរ៉ាមីតឬច្រើនជាងនេះ) (តារាង S4 ជាសម្ភារៈបន្ថែម) ។ ដើម្បីរកមើលថាតើកម្រិតនៃប្រូតេអ៊ីនកម្រិតហ្សែនគោលដៅរបស់វាខុសគ្នារវាង IGD និងក្រុមត្រួតពិនិត្យយើងបានជ្រើសរើសហ្សែន 2 (DUSP4 និង PI15) ដែលត្រូវបានគេទស្សន៍ទាយថាជាទិសដៅនៃខ្សែរោងទាំងអស់នៃ 3 miRNAs និងហ្សែន 3 បន្ថែមទៀត (GABRB2, DPYSL2និង CNR1) ពីអ្នកដែលបានព្យាករណ៍សម្រាប់ 2 miRNAs និងបានធ្វើការវិភាគដោយបណ្តុំនៅភាគខាងលិចជាមួយគំរូប្លាស្មាពី 28 IGDs និង 28 ដែលអាចប្រើបានសម្រាប់ការពិសោធន៍។ យើងបានប្រៀបធៀបកន្សោមគោលដៅប្រាំរវាង IGD និងក្រុមត្រួតពិនិត្យដោយវាស់អាំងតង់ស៊ីតេក្រុមនិងតំបន់ដែលបានពិពណ៌នានៅកន្លែងផ្សេងទៀត () ។ ក្នុងចំណោមពួកវាកម្រិតបញ្ចេញមតិនៃ DPYSL2 (28 IGDs និង 28 controls, P = ០.០០៣៧) និង GABBR0.0037 (២៧ IGDs និង ២៨ ត្រួតពិនិត្យ។ P = ០.០០៥២) ខ្ពស់ជាងគួរអោយកត់សំគាល់នៅក្នុងក្រុម IGD (រូបភាព (រូបភាព 3) .3) ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយយើងមិនអាចមើលឃើញកន្សោមភាពខុសគ្នានៃ CNR1 (P = ០.០៨៥៣), DUSP0.0853 (P = 0.5443) និង PI15 (P = ០.០២៣) ។

 

ឯកសារខាងក្រៅដែលផ្ទុករូបភាពរូបភាព។ ល។ ឈ្មោះវត្ថុគឺ fpsyt-09-00081-g003.jpg

រូបភាព blot លោកខាងលិចនិងប្រអប់ចំណុច dot - បង្ហាញបង្ហាញ (ក) DPYSL2 និង (ខ) GABRB2 ។ ប្រូតេអ៊ីន DPYSL2 និង GABRB2 បានបង្ហាញពីភាពខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងកម្រិតបញ្ចេញមតិរបស់ពួកគេរវាងជំងឺអ៊ីនធើណែត (IGD) និងគំរូវត្ថុបញ្ជា (P-value <0.05) ។ ប្រូតេអ៊ីនទាំងពីរត្រូវបានបង្ហាញនៅកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងគំរូ IGD ។

ការពិភាក្សា

វាត្រូវបានគេរាយការណ៍ថា miRNAs ពាក់ព័ន្ធនឹងការអភិវឌ្ឍន៍ស្នូល (, ), និងការបញ្ចេញមតិឌីផេរ៉ង់ស្យែលនៃ miRNAs ខួរក្បាលត្រូវបានគេសង្កេតឃើញនៅក្នុងជំងឺផ្លូវចិត្តដូចជាជំងឺវិកលចរិក () ។ ហេតុដូច្នេះហើយវាអាចទុកចិត្តបានដែលការចែកចាយទម្រង់ miRNA អាចមានប្រយោជន៍សំរាប់ IGD ។ ការធ្វើចរាចរ miRNAs ត្រូវបានគេណែនាំថាជាអ្នកបង្កើតជីវសាស្ត្រសម្រាប់ជំងឺសរសៃប្រសាទចម្រុះ (-); ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយយន្ដការម៉ូលេគុលដែលនៅពីក្រោយការអភិវឌ្ឍន៍ IGD នៅតែមិនទាន់ដឹងច្បាស់ទោះបីជាមានសារៈសំខាន់ផ្នែកគ្លីនិកនិងសង្គមក៏ដោយ។ ជាពិសេសមិនមានការសិក្សាណាមួយលើ miRNAs ពាក់ព័ន្ធនឹង IGD ទេ។ គោលបំណងនៃការសិក្សានេះគឺមានពីរផ្នែក។ ដំបូង, យើងបានព្យាយាមដើម្បីរកឃើញ plasma miRNAs ដែលទាក់ទងនឹង IGD ។ ទីពីរយើងបានធ្វើការប៉ាន់ប្រមាណពីការជាប់ទាក់ទងនឹងជីវសាស្ត្ររបស់បេក្ខជន miRNA ដោយការស្រាវជ្រាវអំពីប្រូតេអ៊ីននិង GO នៃហ្សែនគោលដៅ។ តាមរយៈការស្កេនទាំងមូលនៃទម្រង់នៃការបញ្ចេញមតិ miRNA និងការបញ្ជាក់ពីបេក្ខភាពនៃខ្សែអេកូយើងបានរកឃើញថាការបញ្ចេញមតិនៃ miRNAs 3 (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p, និង hsa-miR-652-3p) គឺ អ្នកជំងឺ IGD មានកំរិតទាបជាងការត្រួតពិនិត្យ។ ទោះបីជាគំរូនៃពាក្យសម្ដីរបស់បេក្ខជនមីរីណារី 7 នាក់ផ្សេងទៀតមិនត្រូវបានចម្លងតាមសុពលភាពក៏ដោយក៏វាអាចជាអវិជ្ជមានមិនពិតដោយសារតែទំហំគំរូតូចនៅក្នុងការសិក្សានេះ។ ចំពោះចំណេះដឹងរបស់យើងនេះគឺជារបាយការណ៏លើកដំបូងស្តីពីលទ្ធភាពដែលទម្រង់កោសិកា miRNA ប្រូតេអ៊ីនអាចមានប្រយោជន៍សម្រាប់ IGD ។ ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃសញ្ញាសម្គាល់ miRNA ចំនួនបីអាចជាឧបករណ៍រាតត្បាតតិចតួចសម្រាប់ការកំណត់អត្តសញ្ញាណដំបូងរបស់មនុស្សដែលមានហានិភ័យនៃជំងឺអុតក្តាមពូជ។

miRNAs ដែលបានរកឃើញនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាមានជាប់ពាក់ព័ន្ធនឹងជំងឺសរសៃប្រសាទផ្សេងៗ។ ការបញ្ចេញកំហាប់នៃ Hsa-miR-200c នៅក្នុងឈាមត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាត្រូវបានគេចុះខ្សោយនៅក្នុងបញ្ហាវិកលចរិកជាច្រើនដូចជាជំងឺវិកលចរិក () និងជម្ងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តសំខាន់ៗ () ។ miR-200c ត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាត្រូវបានគេសម្តែងយ៉ាងខ្ពស់នៅក្នុងសមាមាត្រ synaptic ជាងចំនុចកំពូលសរុប () ហើយក៏ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការស្លាប់កោសិកាសរសៃប្រសាទ () ។ ដោយផ្អែកលើរបាយការណ៍មុនទាំងនេះ miR-200c មានជាប់ទាក់ទងនឹងការអភិវឌ្ឍ neurodevelopment ហើយអាចត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងជំងឺ neuropsychiatric ប្រសិនបើការបញ្ចេញមតិរបស់វាត្រូវបានរំខាន។ ការសិក្សាជាច្រើនបានបង្ហាញពីការផ្សារភ្ជាប់គ្នារវាង miR-652 និងហានិភ័យនៃជំងឺសរសៃប្រសាទ។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងវិធីសាស្រ្តរបស់យើងដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ biomarkers ឈាមសម្រាប់ schizophrenia, Lai et al ។ បានអនុវត្តការវិភាគ TLDA ជាមួយអ្នកជំងឺវិកលចរិតនិងការត្រួតពិនិត្យធម្មតាហើយបានរកឃើញថាថ្នាំ miRNA ប្រាំពីររួមទាំង hsa-miR-652 ត្រូវបានបង្ហាញខុសគ្នានៅក្នុងអ្នកជំងឺវិកលចរិត () ។ នៅក្នុងការសិក្សាជាបន្តបន្ទាប់ពួកគេបានបង្កើតគំរូព្យាករណ៍មួយដោយប្រើទិន្នន័យបញ្ចេញកំលាំង miRNA ហើយនិងសម្គាល់ភាពវិកលចរិតដោយជោគជ័យពីការគ្រប់គ្រងធម្មតា () ។ ការផ្លាស់ប្តូរនៃការបញ្ចេញ hsa-miR-652 ត្រូវបានគេសង្កេតឃើញផងដែរនៅក្នុងអាល់ហ្សេរី () ។ គេរកឃើញថា Hsa-miR-26b ត្រូវបានធ្វើឱ្យសកម្មអំឡុងពេលមានភាពខុសគ្នាកោសិកាសរសៃប្រសាទ () ។ Perkins et al ។ បានរាយការណ៍ថា hsa-miR-26b ត្រូវបានគេចុះខ្សោយនៅក្នុងអាការរោគស្រាលនៃអ្នកជំងឺវិកលចរិត ().

ទោះបីជាមិនមានភស្តុតាងដោយផ្ទាល់ដើម្បីគាំទ្រទំនាក់ទំនងរវាងការបង្ហាញពីការរំខាននៃអរម៉ូនទាំងនេះនិងភ្នាក់ងារ pathophysiology នៃ IGD យើងអាចសន្និដ្ឋានថាភាពមិនប្រក្រតីនៃការ miRNAs ទាំងនេះអាចត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ទៅនឹងជំងឺ pathophysiology នៃ IGD ដោយផ្អែកលើរបាយការណ៍នានាមុន ៗ លើហ្សែនដែលយើងបានព្យាករណ៍។ ។ ហ្សែនមួយចំនួននៃហ្សែនមីរីណារីទាំងបីដូចជា GABRB2, CNR1, NRXN1និង DPYSL2 ត្រូវបានរាយការណ៍ថាត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងជំងឺសរសៃប្រសាទ។ អាស៊ីតហ្គាំម៉ាអាប៊ីនប៊ីប៊ីធីត្រិក (GABA) គឺជាសារធាតុបញ្ជូនសរសៃប្រសាទ inhibitory ដ៏សំខាន់នៅក្នុងស។ ស។ អ។ ។ ភាពមិនប្រក្រតីនៃការទទួល receptor GABA ត្រូវបានជាប់ទាក់ទងក្នុងជំងឺ neuropsychiatric រួមទាំងការញៀនការថប់បារម្ភនិងការធ្លាក់ទឹកចិត្ត () ដែលក៏ជាលក្ខណៈពិសេសចម្បងរបស់ IGD () ។ ភាពពហុភារពន្ធុក្នុងហ្សែន GABA ត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាជាប់ទាក់ទងនឹងការញៀនស្រានិងជំងឺវិកលចរិក (, ) ។ Dihydropyrimidinase ដូចជា 2 (DPYSL2) គឺជាសមាជិកនៃក្រុមប្រូតេអ៊ីនសម្រុះសម្រួលនៃការឆ្លើយតបការដួលរលំដែលដើរតួក្នុងការប្រមូលផ្តុំ microtubule, សញ្ញា synaptic និងបទបញ្ជានៃការរីកលូតលាស់ axonal ។ ហេតុដូច្នេះម៉ូលេគុលនេះត្រូវបានគេណែនាំថាជា biomarker សម្រាប់ជំងឺវិកលចរិក (, ) ។ ពហុភូមិសាស្ត្រនៅក្នុង DPYSL2 ហ្សែនក៏ត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាជាប់ទាក់ទងនឹងជំងឺនៃការប្រើប្រាស់គ្រឿងស្រវឹង () ។ របាយការណ៍ពីមុននិងទិន្នន័យរបស់យើងបានបង្ហាញថាការគិតពិចារណាខ្ពស់នៃគោលដៅ GABRB2 និង DPYSL2 ដែលជាគោលដៅខ្សែទឹកនៃមីរារ៉នដែលមិនមានកម្រិតបានបង្កឱ្យមានការបង្កបង្កើនផលនៃជំងឺសរសៃប្រសាទរួមទាំង IGD ។ ប្រភេទថ្នាំកន្ត្រាក់ Cannabinoid ប្រភេទ 1 (CNR1) គឺជាប្រព័ន្ធប្រសាទមួយដែលកែប្រែប្រសិទ្ធភាពការបញ្ចេញសារធាតុវិទ្យុសកម្មសរសៃប្រសាទនិងការរំខានក្នុងការបង្ហាញសញ្ញាកាណានុណូដត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងជំងឺសរសៃប្រសាទផ្សេងៗ (Neuropsychiatric Disorders)) ។ ពហុភូមិសាស្ត្រនៃ CNR1 ហ្សែនត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាប់ពាក់ព័ន្ធនឹងការពឹងផ្អែកលើសារធាតុខុលនៅក្នុងជនជាតិស្បែកខ្មៅ () ។ នៅក្នុងគំរូកណ្តុរសកម្មភាពនៃ hippocampus ventricular CNR1 រំខានឥរិយាបថសង្គមនិងការយល់ដឹងធម្មតា () ។ ការផ្លាស់ប្តូរហ្សែននៅក្នុងគ្រួសារ NRXN ត្រូវបានគេស្គាល់ថាមានជាប់ពាក់ព័ន្ធនឹងជំងឺសរសៃប្រសាទផ្សេងៗរួមទាំងការញៀន ().

ដើម្បីពិនិត្យមើលការពាក់ព័ន្ធនឹងជីវសាស្រ្តនៃបេក្ខជន 3 មីរ៉ាណាក់ដោយផ្ទាល់យើងបានរកឃើញការបញ្ចេញប្រូតេអ៊ីននៃហ្សែនគោលដៅរបស់វា។ ដោយសារតែមានគំរូប្លាស្មាតិចតួចនៃបេក្ខជនទូទៅ 140 (បានព្យាករណ៍ថាជាខ្សែទឹកខាងក្រោមនៃ 2 ឬច្រើនជាងនេះ miRNAs) យើងបានពិនិត្យគោលដៅ 5 (GABRB2, DPYSL2, CNR1, DUSP4 និង PI15) ដោយ blot ខាងលិចនិងបានបញ្ជាក់ថាកន្សោម GABRB2 និង DPYSL2 គឺខ្ពស់ជាងនៅក្នុងក្រុម IGD ។ របាយការណ៍ពីមុននិងទិន្នន័យរបស់យើងបានបង្ហាញថាការបង្ហាញកំហាប់នៃ GABRB2 និង DPYSL2 គោលដៅគោលដៅនៃមីរារ៉នដែលមិនមានកម្រិតអាចមានផលវិបាកចំពោះការបង្ករោគនៃជំងឺសរសៃប្រសាទរួមទាំង IGD ។ លទ្ធផលនៃការវិភាគ GO និងវិធីសាស្ត្រនៃការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទក៏គាំទ្រដល់ការផ្សារភ្ជាប់ខាងប្រព័ន្ធប្រសាទនៃឧបករណ៍សម្គាល់ miRNA ។ ការរកឃើញគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយទៀតគឺឥទ្ធិពលនៃការផ្លាស់ប្តូរជាបណ្ដើរៗនៃ miRNAs ។ អ្នកដែលមាន downregulation នៃ XRLX miRNAs ទាំងអស់បានបង្ហាញថាមានគ្រោះថ្នាក់ខ្ពស់ជាង 3 ដងជាងអ្នកដែលមិនមានការចុះខ្សោយហើយ ORs បានកើនឡើងក្នុងលក្ខណៈដែលអាស្រ័យទៅតាមកម្រិតដូស។ ទោះបីជា CI សម្រាប់ការប្រែប្រួលទាំងបីនេះមានលក្ខណៈទូលំទូលាយដោយសារតែទំហំគំរូមានកម្រិតក៏ដោយភាពទាក់ទងគ្នាជាវិជ្ជមានច្បាស់លាស់ (r2 = ០.៩៩៦) គាំទ្រប្រសិទ្ធិភាពសមាហរណកម្មនៃ MiRNA បី។

ទោះបីជាយើងបានរកឃើញសញ្ញាសម្គាល់ miRNA ដែលទាក់ទងនឹង IGD និងបុគ្គលដែលមានការប្រែប្រួល miRNA ទាំងបីមានហានិភ័យខ្ពស់ជាង 22 ដងជាងអ្នកដែលមិនមានការប្រែប្រួល miRNA ក៏ដោយក៏មានការកំណត់មួយចំនួននៅក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះ។ ដំបូងទំហំគំរូតូចបានបង្កើនលទ្ធភាពនៃការបាត់បង់ឧបករណ៍សម្គាល់ miRNA សំខាន់ៗដទៃទៀត។ ទី 2 ដោយសារតែទិន្នន័យរបស់យើងមិនគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើទម្រង់ប្លាស្មាមីរ៉ាណាល់គឺជាមូលហេតុឬប្រសិទ្ធភាពទេយើងមិនអាចបញ្ជាក់ពីតួនាទីជីវសាស្រ្តនៃចំនុចដែលមិនរាតត្បាតទាំងនេះនៅក្នុងការព្យាបាល។ ការធ្វើចំណាប់អារម្មណ៍ miRNA បន្ថែមទៀតនិងការវិភាគហ្សែនក្រោមបាតដៃជាលិការបស់មនុស្សពីធនាគារជាលិកាខួរក្បាលអាចផ្តល់ចម្លើយបន្ថែមទៀត។ ការវិភាគជាលិកាខួរក្បាលជាមួយនឹងគំរូសត្វដែលមានបញ្ហាល្បែងលេងក៏នឹងមានប្រយោជន៍ផងដែរ។ ទីបីដោយសារតែមានភាពខុសគ្នានៃគំរូប្លាស្មាយើងបានពិនិត្យតែម៉ូលេគុលបេក្ខជនដែលមានចំនួន 5 ។ ការស្វែងយល់ពីគោលដៅតាមខ្សែអេកូដែលមានទំហំគំរូធំនឹងមានប្រយោជន៍ក្នុងការយល់ដឹងបន្ថែមអំពីយន្តការម៉ូលេគុលរបស់ IGD ។

សរុបសេចក្តីមកតាមរយៈការពិនិត្យមើលហ្សែនទាំងមូលនៃទម្រង់បញ្ចេញ miRNA និងសុពលភាពឯករាជ្យយើងបានរកឃើញ miRNA ដែលមានទំនាក់ទំនងជាមួយ IGD ចំនួនបី (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p, និង hsa-miR-652-3p) ។ ភាគច្រើននៃហ្សែនរបស់វាត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាមានជាប់ពាក់ព័ន្ធនឹងជំងឺសរសៃប្រសាទផ្សេងៗហើយការធ្វើពិសោធន៏នៃការបង្ហាញការផ្លាស់ប្តូរនៃហ្សែនខាងក្រោមនេះគាំទ្រដល់ការជាប់ពាក់ព័ន្ធនៃ miRNAs ដែលបានរកឃើញនៅក្នុងការសិក្សានេះ។ យើងបានរកឃើញថាអ្នកដែលមានការចុះខ្សោយនៃអរម៉ូនមីរារ៉នទាំងបីគឺមានហានិភ័យខ្ពស់នៃជំងឺ IGD ។ រួមជាមួយនឹងកត្តាហានិភ័យនៃរោគវិនិច្ឆ័យឬបរិស្ថាននិងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរោគសញ្ញាការរកឃើញរបស់យើងអាចសម្របសម្រួលការធ្វើអន្តរាគមន៍ឆាប់ៗដើម្បីជួយដល់មនុស្សដែលមានហានិភ័យខ្ពស់នៃជំងឺ IGD ។

សេចក្តីថ្លែងក្រមសីលធម៌

ការសិក្សានេះត្រូវបានអនុម័តដោយគណៈកម្មាធិការពិនិត្យឡើងវិញស្ថាប័ននៃសាកលវិទ្យាល័យវេជ្ជសាស្រ្តមហាវិទ្យាល័យវេជ្ជសាស្ត្រកូរ៉េ (MC16SISI0120) ។ អ្នកចូលរួមទាំងអស់និងឪពុកម្តាយរបស់ពួកគេបានផ្តល់ការយល់ព្រមជាលាយលក្ខណ៍អក្សរ។

ការបរិច្ចាគអ្នកនិពន្ធ

ML និង HC បានរួមចំណែកស្មើគ្នាលើក្រដាសនេះ។ ML, D-JK និង Y-JC បានរៀបចំការសិក្សា។ SJ, S-MC, YP, DC និង JL បានធ្វើពិសោធន៍និងបង្កើតទិន្នន័យ។ J-WC, S-HP, J-SC, និង D-JK បានប្រមូលសំណាកឈាមនិងព័ត៌មានព្យាបាល។ ML, HC, S-HY និង Y-JC បានវិភាគទិន្នន័យ។ ML, HC, S-HY និង Y-JC បានពណ៌នាសាត្រាស្លឹករឹតនេះ។ Y-JC បានត្រួតពិនិត្យគំរោងនេះ។

ទំនាស់ផលប្រយោជន៍

អ្នកនិពន្ធបានប្រកាសថាការស្រាវជ្រាវត្រូវបានធ្វើឡើងដោយគ្មានទំនាក់ទំនងពាណិជ្ជកម្មឬហិរញ្ញវត្ថុណាមួយដែលអាចត្រូវបានបកស្រាយថាជាទំនាស់ផលប្រយោជន៍ដែលអាចមាន។

លេខយោង

 

ថវិកា។ ការងារនេះត្រូវបានគាំទ្រដោយជំនួយឥតសំណងពីកម្មវិធីស្រាវជ្រាវខួរក្បាលតាមរយៈមូលនិធិស្រាវជ្រាវជាតិកូរ៉េ (NRF) ដែលឧបត្ថម្ភថវិកាដោយក្រសួងវិទ្យាសាស្ត្រនិងបច្ចេកវិទ្យានិងផែនការអនាគត (NRF-2015M3C7A1064778) ។

 

 

សម្ភារៈបន្ថែម

សម្ភារៈបន្ថែមសម្រាប់អត្ថបទនេះអាចរកបាននៅលើបណ្តាញ http://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00081/full#supplementary-material.

ឯកសារយោង

1 ។ Young KS ។ ការញៀនអ៊ិនធឺណេតៈការកើតមានជម្ងឺគ្លីនិកថ្មី។ Cyber ​​Psychol Behav (1998) 1 (3): 237-44.10.1089 / cpb.1998.1.237 [សម្រង់ឆ្លាក់]
2 ។ Petry NM, Rehbein F, Ko CH, O'Brien CP ។ ជំងឺលេងហ្គេមអនឡាញនៅក្នុង DSM-5 ។ (2015) 17 (9): 72.10.1007 / s11920-015-0610-0 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
3 ។ Cho H, Kwon M, Choi JH, Lee SK, Choi JS, Choi SW, et al ។ ការរីកចម្រើននៃការញៀនអ៊ិនធឺណិមាត្រដ្ឋានដោយផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជំងឺអ៊ីនធឺរណិតលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យបានស្នើនៅក្នុង DSM -5 ។ អំពើហឹង្សា Behav (2014) 39 (9): 1361-6.10.1016 / j.addbeh.2014.01.020 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
4 ។ Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billie J. ញៀនអ៊ិនធឺណិ: ការពិនិត្យឡើងវិញជាប្រព័ន្ធនៃការស្រាវជ្រាវអេពីដេមីសម្រាប់ទសវត្សចុងក្រោយ។ Curr Pharm Des (2014) 20 (25): 4026-52.10.2174 / 13816128113199990617 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
5 ។ Park M, Choi JS, Park SM, Lee JY, Jung HY, Sohn BK, et al ។ ដំណើរការពត៌មានដែលមិនដំណើរការក្នុងអំឡុងពេលនៃព្រឹត្តិការណ៍ដែលទាក់ទងនឹងព្រឹត្ដិការណ៍ដែលទាក់ទងនឹងព្រឹត្ដិការណ៍ដែលទាក់ទងនឹងព្រឹត្ដិការណ៍នៃការស្តាប់ដែលមាននៅក្នុងបុគ្គលដែលមានបញ្ហាលេងអ៊ីនធឺណិត។ ពេទ្យចិត្តសាស្ត្រ (2016) 6: e721.10.1038 / tp.2015.215 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
6 ។ លីមជេលីយីយ៉ុងហ៊ីសឹងប៊ុកឈីសាវគីយេជនិងង។ ការផ្លាស់ប្តូរគុណភាពនៃជីវិតនិងមុខងារនៃការយល់ដឹងចំពោះបុគ្គលដែលមានបញ្ហាលេងល្បែងតាមអ៊ិនធរណេតៈការតាមដានរយៈពេល 6 ខែ។ ឱសថ (Baltimore) (2016) 95 (50): e5695.10.1097 / MD.0000000000005695 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
7 ។ Van Rooij AJ, Van Looy J, Billieux J. ជំងឺអ៊ីនធឺរណែតអ៊ីនធឺរណែតជាការស្ថាបនាឡើងវិញ: ផលវិបាកចំពោះគំនិតនិងការវាស់វែង។ ចិត្តវិទ្យា Clin Neurosci (2016) 71 (7): 445-58.10.1111 / pcn.12404 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
8 ។ សមាគមន៍ចិត្តសាស្ត្រអាមេរិច។ , កម្មវិធីនិពន្ធ។ សៀវភៅរោគវិនិច្ឆ័យនិងស្ថិតិនៃជំងឺផ្លូវចិត្ត: DSM-5 ។ Arlington, VA: សមាគមន៍ចិត្តសាស្ត្រអាមេរិច; (5) ។
9 ។ Vink JM, van Beijsterveldt TC, Huppertz C, Bartels M, Boomsma DI ។ ភាពអាថ៌កំបាំងនៃការប្រើអ៊ិនធឺណិតយ៉ាងឃោឃៅនៅក្នុងមនុស្សវ័យជំទង់។ គ្រឿងញៀនជីវីន (2016) 21 (2): 460-8.10.1111 / adb.12218 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
10 ។ Li M, Chen J, Li N, Li X. ការសិក្សាពីរអំពីការប្រើអ៊ីនធឺណេតមានបញ្ហា: ភាពមានកេរ្តិ៍ឈ្មោះនិងទំនាក់ទំនងពន្ធុរបស់ខ្លួនជាមួយនឹងការគ្រប់គ្រងយ៉ាងស្វាហាប់។ ហ្សែនហ្សែនសែម (2014) 17 (4): 279-87.10.1017 / thg.2014.32 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
11 ។ Han DH, Lee YS, Yang KC, Kim EY, Lyoo IK, Renshaw PF ។ ហ្សែន Dopamine និងការពឹងផ្អែកលើរង្វាន់នៅក្នុងវ័យជំទង់ដែលមានការលេងហ្គេមវីដេអូអ៊ីធឺណិតហួសកំរិត។ ការបន្ថែមគ្រឿងបន្លាស់ (2007) 1 (3): 133-8.10.1097 / ADM.0b013e31811f465f [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
12 ។ Lee YS, Han DH, Yang KC, Daniels MA, Na C, Kee BS, et al ។ ជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តដូចជាលក្ខណៈនៃភាពខុសគ្នានៃ 5HTTLPR និងនិស្ស័យនៅក្នុងអ្នកប្រើប្រាស់អ៊ិនធឺណិតហួសកំរិត។ J ប៉ះពាល់ដល់ភាពមិនប្រក្រតី (2008) 109 (1-2): 165-9.10.1016 / j.jad.2007.10.020 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
13 ។ Montag C, Kirsch P, Sauer C, Markett S, Reuter M. តួនាទីរបស់ហ្សែន CHRNA4 នៅក្នុងការញៀនអ៊ិនធឺណិតៈការសិក្សាពីការគ្រប់គ្រងករណី។ J ការញៀន Med (2012) 6 (3): 191-5.10.1097 / ADM.0b013e31825ba7e7 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
14 ។ Kim JY, Jeong JE, Rhee JK, Cho H, Chun JW, Kim TM, et al ។ លំដាប់លំអ exome គោលដៅសម្រាប់ការកំណត់អត្តសញ្ញាណវ៉ារ្យ៉ង់ការពារប្រឆាំងនឹងល្បែងលេងល្បែងតាមអ៊ិនធឺណិតនៅ rs2229910 នៃការទទួលឥទ្ធិពល tyrosine kinase neurotrophic, ប្រភេទ 3 (NTRK3): ការស្រាវជ្រាវមួយ។ J Behav Addict (2016) 5 (4): 631-8.10.1556 / 2006.5.2016.077 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
15 ។ Issler O, Chen A. កំណត់តួនាទីរបស់ microRNAs នៅក្នុងជំងឺផ្លូវចិត្ត។ Nat Rev Neurosci (2015) 16 (4): 201-12.10.1038 / nrn3879 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
16 ។ Kocerha J, Dwivedi Y, Brennand KJ ។ RNAs ដែលគ្មានលេខកូដនិងយន្ដការប្រព័ន្ធប្រសាទនៅក្នុងជំងឺផ្លូវចិត្ត។ Mol Psychiatry (2015) 20 (6): 677-84.10.1038 / mp.2015.30 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
17 ។ Ambros V. MicroRNAs: និយ័តករតូចៗដែលមានសក្ដានុពលដ៏អស្ចារ្យ។ ក្រឡា (2001) 107 (7): 823-6.10.1016 / S0092-8674 (01) 00616-X [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
18 ។ Hollins SL, Cairns MJ ។ MicroRNA: អ្នកសម្របសម្រួល ARN តូចៗនៃខួរក្បាលឆ្លើយតបនឹងហ្សែនទៅនឹងភាពតានតឹងផ្នែកបរិស្ថាន។ Prog Neurobiol (2016) 143: 61-81.10.1016 / j.pneurobio.2016.06.005 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
19 ។ Lopez JP, Lim R, Cruceanu C, Crapper L, Fasano C, Labonte B, et al ។ miR-1202 គឺជាមីក្រូ ARNA ដែលសំបូរទៅដោយហ្សែននិងអេឡិចត្រូនិចដែលត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តនិងការព្យាបាលដោយថ្នាំប្រឆាំងនឹងជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្ត។ ណឹមមិច (2014) 20 (7): 764-8.10.1038 / nm.3582 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
20 ។ Kim YS, Cheon KA, Kim BN, Chang SA, Yoo HJ, Kim JW, et al ។ ភាពអាចជឿទុកចិត្តបាននិងសុពលភាពនៃកាលវិភាគ kiddie សម្រាប់ជំងឺផ្លូវចិត្តនិងជំងឺវិកលចរិកជំនាន់បច្ចុប្បន្ននិងជំនាន់កំណែកូរ៉េ (K-SADS-PL-K) ។ Yonsei Med J (2004) 45 (1): 81-9.10.3349 / ymj.2004.45.1.81 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
21 ។ Kwak K, Oh S, Kim C. សៀវភៅដៃសម្រាប់មាតាវៃឆ្លាត Wechsler របស់កូរ៉េសម្រាប់កុមារ -IV (K-WISC-IV) - មជ្ឈឹមបូព៌ា។ ទីក្រុងសេអ៊ូលប្រទេសកូរ៉េខាងត្បូង: Hakjisa; (2011) ។
២២. ផាតថុនជេអេសស្ទេនហ្វដអេសបាបារតអេស។ រចនាសម្ព័នកត្តានៃការធ្វើមាត្រដ្ឋានភាពរំជើបរំជួល Barratt ។ J Clin Psychol (១៩៩៥) ៥១ (៦): ៧៦៨–៧៤.១០.១០០២ / ១០៩៧-៤៦៧៩ (១៩៩៥១១) ៥១: ៦ <៧៦៨ :: អេឌី - ជ។ ស។ ស .២២៥៥១០៦០៧> ៣.០.CO; ២-១ [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
23 ។ Carver C, White TL ។ ការរារាំងអាកប្បកិរិយាការធ្វើសកម្មភាពអាកប្បកិរិយានិងការឆ្លើយតបដែលមានឥទ្ធិពលទៅលើរង្វាន់និងការដាក់ទណ្ឌកម្មដែលកើតមាន: កំរិត BIS / BAS ។ J ពែរ Soc Psychol (1994) 67 (2): 319-33.10.1037 // 0022-3514.67.2.319 [សម្រង់ឆ្លាក់]
24 ។ Weiland M, Gao XH, Zhou L, Mi QS ។ RNA តូចៗមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងធំធេងគឺការចម្លងចរន្ត microRNAs ជាជីវកាបូនសំរាប់ជំងឺរបស់មនុស្ស។ RNA Biol (2012) 9 (6): 850-9.10.4161 / rna.20378 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
25 ។ Dvinge H, Bertone P. HTqPCR: ការវិភាគខ្ពស់និងការមើលឃើញនៃទិន្នន័យ PCR ពេលវេលាបរិមាណក្នុង R. Bioinformatics (2009) 25 (24): 3325-6.10.1093 / bioinformatics / btp578 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
26 ។ Leek JT, Storey JD ។ ការចាប់យកភាពមិនទៀងទាត់នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវការបញ្ចេញហ្សែនដោយការវិភាគពពោះជំនួស។ PLoS Genet (2007) 3 (9): 1724-35.10.1371 / journal.pgen.0030161 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
27 ។ Chen J, Bardes EE, Aronow BJ, Jegga AG ។ ឈុត ToppGene សម្រាប់វិភាគហ្សែនចម្រុះនិងការផ្តល់អាទិភាពហ្សែនបេក្ខជន។ Nucleic Acids Res (2009) 37 (បញ្ហាម៉ាស៊ីនបម្រើបណ្តាញ): W305-11.10.1093 / nar / gkp427 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
28 ។ Ashburner M, បាល់ CA, Blake JA, Botstein D, Butler H, Cherry JM, et al ។ ហ្សែន Gene: ឧបករណ៍សម្រាប់ការបង្រួបបង្រួមជីវវិទ្យា។ ក្រុមនិកាយប្រូតេអ៊ីនហ្សែន។ Nat Genet (2000) 25 (1): 25-9.10.1038 / 75556 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
29 ។ Cheon DH, Nam EJ, Park KH, Woo SJ, Lee HJ, Kim HC, et al ។ ការវិភាគដ៏ទូលំទូលាយនៃប្រូតេអ៊ីនប្លាស្មាពីម៉ូលេគុលដែលមានកម្រិតទាបដោយប្រើប្រដាប់មុំម៉ាសធំចុះក្រោម។ J Proteome Res (2016) 15 (1): 229-44.10.1021 / acs.jproteome.5b00773 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
30 ។ Park CH, Chun JW, Cho H, Jung YC, Choi J, Kim DJ ។ តើអ៊ិនធឺរណិតដែលញៀនខួរក្បាលជិតស្និទ្ធនឹងស្ថិតនៅក្នុងស្ថានភាព pathological ដែរឬទេ? គ្រឿងញៀនជីវីន (2017) 22 (1): 196-205.10.1111 / adb.12282 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
31 ។ Dweep H, Gretz N. miRWalk2.0: ក្រាហ្វិកដ៏ទូលំទូលាយនៃអន្តរកម្ម microRNA - គោលដៅ។ វិធីសាស្ត្រណាត (2015) 12 (8): 697.10.1038 / nmeth.3485 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
32 ។ Enright AJ, John B, Gaul U, Tuschl T, Sander C, Mark DS ។ MicroRNA កំណត់គោលដៅ ដូសហ្វាឡា។ Genome Biol (2003) 5 (1): R1.10.1186 / gb- 2003-5-1-r1 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
33 ។ Miranda KC, Huynh T, តាយយី, Ang YS, Tam WL, Thomson AM, et al ។ វិធីសាស្រ្តមួយដែលមានមូលដ្ឋានលើលំនាំសម្រាប់ការកំណត់អត្តសញ្ញាណនៃតំបន់ភ្ជាប់មីក្រូរ៉េអាក់ទ័រនិងសមាសធាតុអេទ្រីយ៉ូតដែលត្រូវគ្នា។ ក្រឡា (2006) 126 (6): 1203-17.10.1016 / j.cell.2006.07.031 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
34 ។ Lewis BP, Burge CB, Bartel DP ។ ការច្របាច់ពូជដែលមានការអភិរក្សដែលជារឿយៗត្រូវបានភ្ជាប់ដោយ adenosine បង្ហាញថាហ្សែនមនុស្សរាប់ពាន់គឺជាគោលដៅ microRNA ។ ក្រឡា (2005) 120 (1): 15-20.10.1016 / j.cell.2004.12.035 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
35 ។ Schratt GM, Tuebing F, Nigh EA, Kane CG, Sabatini ME, Kiebler M, et al ។ microRNA ជាក់លាក់មួយសម្រាប់ខួរក្បាលធ្វើនិយ័តកម្មការអភិវឌ្ឍឆ្អឹងខ្នង។ ធម្មជាតិ (2006) 439 (7074): 283-9.10.1038 / nature04367 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
36 ។ Sempere LF, Freemantle S, Pitha-Rowe I, Moss E, Dmitrovsky E, Ambros V. ការបង្ហាញទម្រង់នៃការបង្ហាញនៃ microRNAs ថនិកសត្វបានរកឃើញសំណុំនៃ microRNAs ខួរក្បាលដែលបានបង្ហាញជាមួយនឹងតួនាទីដែលអាចធ្វើទៅបាននៅក្នុងភាពខុសគ្នានៃសរសៃប្រសាទរបស់មនុស្សប្រុសនិងបំពង់ក។ Genome Biol (2004) 5 (3): R13.10.1186 / gb- 2004-5-3-r13 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
37 ។ Beveridge NJ, Tooney PA, Carroll AP, Gardiner E, Bowden N, Scott RJ, et al ។ ភាពមិនប្រក្រតីនៃ miRNA 181b នៅក្នុងអាការរោគខាងសាច់ឈាមក្នុងជម្ងឺវិកលចរិក។ Hum Mol Genet (2008) 17 (8): 1156-68.10.1093 / hmg / ddn005 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
38 ។ Wei H, Yuan Y, Liu S, Wang C, Yang F, Lu Z, et al ។ ការរកឃើញកម្រិតអ័រម៉ូន miRNA ចរាចរនៅក្នុងជំងឺវិកលចរិក។ Am J Psychiatry (2015) 172 (11): 1141-7.10.1176 / appi.ajp.2015.14030273 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
39 ។ Dwivedi Y. ការបង្ករោគនិងការព្យាបាលដោយប្រើថ្នាំ microRNAs ក្នុងជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តធ្ងន់ធ្ងរ។ Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry (2016) 64: 341-8.10.1016 / j.pnpbp.2015.02.003 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
40 ។ Hara N, Kikuchi M, Miyashita A, Hatsuta H, Saito Y, Kasuga K, et al ។ មីក្រូ RNA microRNA miR-501-3p ជាអ្នកដែលមានសក្ដានុពលដែលទាក់ទងទៅនឹងការវិវត្តនៃជំងឺអាល់ហ្សៃមឺរ។ សមាសធាតុ Neuropathol រួម (2017) 5 (1): 10.10.1186 / s40478-017-0414-z [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
41 ។ Gardiner E, Beveridge NJ, Wu JQ, Carr V, Scott RJ, Tooney PA, et al ។ DLK1-DIO3 ដែលបានបោះពុម្ភនៅក្នុង 14q32 បានកំណត់នូវការចុះហត្ថលេខាពាក់ព័ន្ធនឹង schizophrenia ដែលភ្ជាប់ទៅនឹងកោសិកា mononuclear ឈាម។ Mol Psychiatry (2012) 17 (8): 827-40.10.1038 / mp.2011.78 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
42 ។ Belzeaux R, Bergon A, Jeanjean V, Loriod B, Formisano-Treziny C, Verrier L, et al ។ អ្នកឆ្លើយឆ្លងនិងអ្នកជំងឺដែលមិនឆ្លើយឆ្លងជាអ្នកបង្ហាញពីហត្ថលេខាប្រដាប់បន្តពូជផ្សេងៗគ្នាក្នុងអំឡុងពេលនៃជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តដ៏ធំ។ ពេទ្យចិត្តសាស្ត្រ (2012) 2: e185.10.1038 / tp.2012.112 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
43 ។ Lugli G, Torvik VI, Larson J, Smalheiser NR ។ ការបង្ហាញនៃ microRNAs និងមុនគេរបស់ពួកគេនៅក្នុងប្រភាគនៃ synaptic នៃមុំកូនមនុស្សពេញវ័យ។ J Neurochem (2008) 106 (2): 650-61.10.1111 / j.1471-4159.2008.05413.x [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
44 ។ Stary CM, Xu L, Sun X, Ouyang YB, White RE, Leong J, et al ។ MicroRNA-200c បានរួមចំណែកដល់ការរងរបួសពីការដាច់សរសៃឈាមខួរក្បាលបណ្តោះអាសន្នដោយការតម្រង់ទិសតម្រងនោម។ ជក់ (2015) 46 (2): 551-6.10.1161 / STROKEAHA.114.007041 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
45 ។ Lai CY, Yu SL, Hsieh MH, Chen CH, Chen HY, Wen CC, et al ។ ការច្រឡំការបញ្ចេញមេរោគ MicroRNA ជាប្រដាប់បន្តពូជឈាមខាងក្រៅដែលមានសក្តានុពលសម្រាប់ជំងឺវិកលចរិក។ PLoS One (2011) 6 (6): e21635.10.1371 / journal.pone.0021635 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
46 ។ Lai CY, Lee SY, Scar E, Yu YH, Lin YT, Liu CM, et al ។ ការបញ្ចេញអ័រម៉ូនរបស់ microRNAs ជា biomarker សម្រាប់ជំងឺវិកលចរិកៈពីសភាពធ្ងន់ធ្ងរទៅការបន្ធូរបន្ថយមួយផ្នែកនិងពីឈាមក្រហមទៅជាលិកាស្រោមពោះ។ ពេទ្យចិត្តសាស្ត្រ (2016) 6: e717.10.1038 / tp.2015.213 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
47 ។ Lewohl JM, Nunez YO, Dodd PR, Tiwari GR, Harris RA, Mayfield RD ។ ការកំណត់បទបញ្ញត្តិនៃ microRNAs នៅក្នុងខួរក្បាលនៃការសេពគ្រឿងស្រវឹងមនុស្ស។ ការបញ្ជូលនៃការសេពគ្រឿងស្រវឹង (2011) 35 (11): 1928-37.10.1111 / j.1530-0277.2011.01544.x [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
48 ។ Dill H, Linder B, Fehr A, Fischer U. Intronic miR-26b ត្រួតពិនិត្យការបែងចែកសាច់ដុំសរីរាង្គតាមរយៈការបង្ក្រាបប្រតិទិនរបស់ខ្លួន, ctdsp2 ។ ហ្សែន Dev (2012) 26 (1): 25-30.10.1101 / gad.177774.111 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
49 ។ Perkins DO, Jeffries CD, Jarskog LF, Thomson JM, Woods K, Newman MA, et al ។ ការបញ្ចេញ MicroRNA នៅក្នុងខួរក្បាលបុរេននៃបុគ្គលដែលមានជំងឺវិកលចរិកនិងជំងឺវិកលចរិក។ Genome Biol (2007) 8 (2): R27.10.1186 / gb- 2007-8-2-r27 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
50 ។ Kumar K, Sharma S, Kumar P, Deshmukh R. សក្តានុពលនៃការព្យាបាលនៃហ្សែន GABA (B) នៅក្នុងការញៀនថ្នាំការថប់បារម្ភជំងឺធ្លាក់ទឹកចិត្តនិងជំងឺឆ្លងផ្សេងទៀតរបស់ CNS ។ Pharmacol Biochem Behav (2013) 110: 174-84.10.1016 / j.pbb.2013.07.003 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
51 ។ McCracken ML, Borghese CM, Trudell JR, Harris RA ។ អាមីណូអាមីណេអេទិចនៅក្នុងអត្រាកំណើន beta2 របស់ GABAA សំខាន់ចំពោះសកម្មភាពនៃជាតិអាល់កុលនិងថ្នាំស្ពឹក។ J Pharmacol Exp Ther (2010) 335 (3): 600-6.10.1124 / jpet.110.170472 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
52 ។ Zong L, Zhou L, Hou Y, Zhang L, Jiang W, Zhang W, et al ។ បទបញ្ជាហ្សែននិងអេវិហ្គេណេសនៅលើការចម្លងនៃ GABRB2: hydroxymethylation ពឹងផ្អែកលើហ្សែននិងការផ្លាស់ប្តូរមេទីលនៅក្នុងជំងឺវិកលចរិក។ J Psychiatr Res (2017) 88: 9-17.10.1016 / j.jpsychires.2016.12.019 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
53 ។ Fukata Y, Itoh TJ, Kimura T, Menager C, Nishimura T, Shiromizu T, et al ។ CRMP-2 ភ្ជាប់ទៅនឹងតំណពុល tubulin ដើម្បីជំរុញការផ្គុំ microtubule ។ Nat Cell Biol (2002) 4 (8): 583-91.10.1038 / ncb825 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
54 ។ Kekesi KA, Juhasz G, Simor A, Gulyassy P, Szego EM, Hunyadi-Gulyas E, et al ។ ការផ្លាស់ប្តូរបណ្តាញប្រូតេអ៊ីនដែលមានមុខងារនៅក្នុងស្រោមអនាម័យមុននិងអាមីដដានៃជនរងគ្រោះនៃការធ្វើអត្តឃាត។ PLoS One (2012) 7 (12): e50532.10.1371 / journal.pone.0050532 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
55 ។ Taylor A, Wang KS ។ ទំនាក់ទំនងរវាងភាពខុសគ្នានៃហ្សែន DPYSL2 និងការពឹងផ្អែកអាល់កុលនៅក្នុងគំរូជនជាតិស្បែកស។ J Neural Transm (ក្រុងវីយែន) (2014) 121 (1): 105-11.10.1007 / s00702-013-1065-2 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
56 ។ Hua T, Vemuri K, Pu M, Qu L, Han GW, Wu Y, et al ។ រចនាសម្ព័នគ្រីស្តាល់របស់អ្នកទទួលកញ្ឆាស៊ីណូយ CB1 ។ ក្រឡា (2016) 167 (3): 750-62.e14.10.1016 / j.cell.2016.10.004 [អត្ថបទឥតគិតថ្លៃ PMC] [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
57 ។ Benyamina A, Kebir O, Blecha L, Reynaud M, Krebs MO ។ ភាពចម្រុះនៃហ្សែន CNR1 នៅក្នុងបញ្ហាញៀន: ការពិនិត្យឡើងវិញជាប្រព័ន្ធនិងការវិភាគមេតា។ គ្រឿងញៀនជីវីន (2011) 16 (1): 1-6.10.1111 / j.1369-1600.2009.00198.x [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
58 ។ Loureiro M, Kramar C, Renard J, Rosen LG, Laviolette SR ។ ការចម្លងកាណាណូមីននៅក្នុង hippocampus ធ្វើសកម្មភាព nucleus accumbens សរសៃប្រសាទនិង modulates រង្វាន់និងអារម្មណ៍ធុញថប់ដែលទាក់ទងនឹងអារម្មណ៍។ Biol ចិត្តសាស្ត្រ (2016) 80 (3): 216-25.10.1016 / j.biopsych.2015.10.016 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]
59 ។ Kasem E, Kurihara T, Tabuchi K. Neurexins និងជំងឺសរសៃប្រសាទ។ Neurosci Res (2017) 127: 53-60.10.1016 / j.neurs.2017.10.012 [PubMed] [សម្រង់ឆ្លាក់]