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Enregistrement W2046391671 · doi:10.1002/ana.22308

SORCS1 alters amyloid precursor protein processing and variants may increase Alzheimer's disease risk

2010· article· en· W2046391671 sur OpenAlexafffund
Christiane Reitz, Shinya Tokuhiro, Lorraine N. Clark, Christopher Conrad, Jean‐Paul Vonsattel, Lili‐Naz Hazrati, András Palotás, R. Lantigua, Martin Medrano, Ivonne Z. Jiménez Velázquez, Badri N. Vardarajan, Irene Simkin, Jonathan L. Haines, Margaret A. Pericak ‐Vance, Lindsay A. Farrer, Joseph H. Lee, Ekaterina Rogaeva, Peter St George‐Hyslop, Richard Mayeux

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésAmyloid precursor proteinAmyloid precursor protein secretaseBiologyAlzheimer's diseaseSingle-nucleotide polymorphismGene isoformAlpha secretaseTREM2ColocalizationGenePresenilinGeneticsReceptorDiseaseNeuroscienceInternal medicineMedicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Sorting mechanisms that cause the amyloid precursor protein (APP) and the β-secretases and γ-secretases to colocalize in the same compartment play an important role in the regulation of Aβ production in Alzheimer's disease (AD). We and others have reported that genetic variants in the Sortilin-related receptor (SORL1) increased the risk of AD, that SORL1 is involved in trafficking of APP, and that underexpression of SORL1 leads to overproduction of Aβ. Here we explored the role of one of its homologs, the sortilin-related VPS10 domain containing receptor 1 (SORCS1), in AD. METHODS: We analyzed the genetic associations between AD and 16 SORCS1-single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 6 independent data sets (2,809 cases and 3,482 controls). In addition, we compared SorCS1 expression levels of affected and unaffected brain regions in AD and control brains in microarray gene expression and real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) sets, explored the effects of significant SORCS1-SNPs on SorCS1 brain expression levels, and explored the effect of suppression and overexpression of the common SorCS1 isoforms on APP processing and Aβ generation. RESULTS: Inherited variants in SORCS1 were associated with AD in all datasets (0.001 < p < 0.049). In addition, SorCS1 influenced APP processing. While overexpression of SorCS1 reduced γ-secretase activity and Aβ levels, the suppression of SorCS1 increased γ-secretase processing of APP and the levels of Aβ. INTERPRETATIONS: These data suggest that inherited or acquired changes in SORCS1 expression or function may play a role in the pathogenesis of AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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