Reelin Signaling Pathway Genotypes and Alzheimer Disease in a Spanish Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several reports suggest that the reelin protein could play a role in Alzheimer pathophysiology. This led us to ask whether genetic variability in the reelin pathway may increase the risk of developing Alzheimer disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI). METHODS: This was a case-control study in which neuropsychological tests were administered and peripheral blood samples taken. The study included 121 patients with AD, 94 with MCI, and 198 controls. Forty biallelic variants single nucleotide polimorphisms were genotyped in 8 genes related to reelin signaling pathway using a SNPlex genotyping system, and allele frequencies were compared between patients and controls using χ tests and obtaining odds ratios (OR). RESULTS: A total of 413 subjects with complete neuropsychological data were analyzed. A significant association between the genotypes RELN (rs528528 and rs2299356), PLK2 (rs15009 and rs702723), and CAMK2A (rs3756577 and rs3822606) and AD or MCI was found. A significant association also was found between the GG genotype at the RELN-rs2299356 and the risk of AD (OR=2.68, P=0.003) and between the AG genotype at the CAMK2A-rs3822606 (OR=2.13, P=0.004). We found a protective effect of the RELN-rs528528 CT genotype and MCI (OR=0.36, P=0.002), and the PLK2-rs15009 CC and GG genotypes and CC genotype at PLK2-rs702723 with OR ranging from 0.40 to 0.57 on AD. These data suggest that TT or CT genotypes at CAMK2A-rs3756577 is associated with risk reduction for AD and MCI ranging from 2 to nearly 8 times. CONCLUSIONS: Our data suggest a possible relation between certain reelin signaling pathway genotypes and cognitive impairment related to AD.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».