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Enregistrement W2399571624 · doi:10.1038/srep26027

Effect of CLU genetic variants on cerebrospinal fluid and neuroimaging markers in healthy, mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease cohorts

2016· article· en· W2399571624 sur OpenAlexafffund
Lin Tan, Hui-Fu Wang, Meng‐Shan Tan, Chen‐Chen Tan, Xi‐Chen Zhu, Dan Miao, Wan-Jiang Yu, Teng Jiang, Lan Tan, Jin‐Tai Yu, Michael W. Weiner, Paul Aisen, Ronald Petersen, Clifford R. Jack, William J. Jagust, John Q. Trojanowki, Arthur W. Toga, Laurel Beckett, Robert C. Green, Andrew J. Saykin, John C. Morris, Leslie M. Shaw, Jeffrey Kaye, Joseph Quinn, Lisa C. Silbert, Betty Lind, Raina Carter, Sara Dolen, Lon S. Schneider, Sonia Pawluczyk, Mauricio Beccera, Liberty Teodoro, Bryan M. Spann, James Brewer, Helen Vanderswag, Adam Fleisher, Judith L. Heidebrink, Joanne Lord, Sara S. Mason, Colleen S. Albers, David S. Knopman, Kris Johnson, Rachelle S. Doody, Javier Villanueva‐Meyer, Munir Chowdhury, Susan Rountree, Mimi Dang, Yaakov Stern, Lawrence S. Honig, Karen L. Bell, Beau M. Ances, Maria Carroll, Mary L. Creech, Erin Franklin, Mark A. Mintun, Stacy Schneider, Angela Oliver, Daniel Marson, Randall Griffith, David Clark, David Geldmacher, John Brockington, Erik D. Roberson, Marissa Natelson Love, Hillel Grossman, Effie Mitsis, Raj C. Shah, Leyla deToledo‐Morrell, Ranjan Duara, Daniel Varon, Maria T. Greig, Peggy Roberts, Marilyn Albert, Chiadi U. Onyike, Daniel D’Agostino, Stephanie Kielb, James E. Galvin, Brittany Cerbone, Christina A. Michel, Dana M. Pogorelec, Henry Rusinek, Mony J. de Leon, Lidia Glodzik, Susan De Santi, P. Murali Doraiswamy, Jeffrey R. Petrella, Salvador Borges‐Neto, Terence Z. Wong, Edward Coleman, Charles D. Smith, Gregory A. Jicha, Peter Hardy, Partha Sinha, Elizabeth Oates, Gary Conrad, Anton P. Porsteinsson, Bonnie S. Goldstein, Kim Martin, Kelly M. Makino, M. Saleem Ismail, Connie Brand, Ruth A. Mulnard, Gaby Thai, Catherine Mc-Adams-Ortiz, Kyle Womack, Dana Mathews, Mary Quiceno, Allan I. Levey, James J. Lah, Janet S. Cellar, Jeffrey M. Burns, Russell H. Swerdlow, William M. Brooks, Liana G. Apostolova, Kathleen Tingus, Ellen Woo, Daniel Silverman, Po H. Lu, George Bartzokis, Neill R. Graff‐Radford, Francine Parfitt, Tracy Kendall, Heather Johnson, Martin R. Farlow, Ann Marie Hake, Brandy R. Matthews, Jared R. Brosch, Scott Herring, Cynthia Hunt, Christopher H. van Dyck, Richard E. Carson, Martha G. MacAvoy, Pradeep Varma, Howard Chertkow, Howard Bergman, Chris Hosein, Sandra Black, Bojana Stefanovic, Curtis Caldwell, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Howard Feldman, Benita Mudge, Michele Assaly, Elizabeth Finger, Stephen Pasternack, Irina Rachisky, Dick Trost, Andrew Kertesz, Charles Bernick, Donna Munic, Marek-Marsel Mesulam, Kristine Lipowski, Sandra Weıntraub, Borna Bonakdarpour, Diana Kerwin, Chuang‐Kuo Wu, Nancy Johnson, Carl Sadowsky, Teresa Villena, Raymond Scott Turner, Kathleen Johnson, Brigid Reynolds, Reisa A. Sperling, Keith A. Johnson, Gad A. Marshall, Jerome A. Yesavage, Joy L. Taylor, Barton Lane, Allyson Rosen, Jared Tinklenberg, Marwan N. Sabbagh, Christine M. Belden, Sandra A. Jacobson, Sherye A. Sirrel, Neil W. Kowall, Ronald Killiany, Andrew E. Budson, Alexander Norbash, Patricia Lynn Johnson, Thomas O. Obisesan, Saba Wolday, Joanne Allard, Alan J. Lerner, Paula Ogrocki, Curtis Tatsuoka, Parianne Fatica, Evan Fletcher, Pauline Maillard, John Olichney, Charles DeCarli, Owen Carmichael, Smita Kittur, Michael Borrie, T. -Y Lee, Robert Bartha, Sterling C. Johnson, Sanjay Asthana, Cynthia M. Carlsson, Steven Potkin, Adrian Preda, Dana Nguyen, Pierre N. Tariot, Anna Burke, Nadira Trncic, Stephanie Reeder, Vernice Bates, Horacio Capote, Michelle Rainka, Douglas W. Scharre, Maria Kataki, Anahita Adeli, Earl A. Zimmerman, Dzintra Celmins, Alice D. Brown, Godfrey D. Pearlson, Karen Blank, Karen Anderson, Laura A. Flashman, Marc Seltzer, Mary L. Hynes, Robert B. Santulli, Kaycee M. Sink, Leslie Gordineer, Jeff D. Williamson, Pradeep Garg, Franklin Watkins, Brian R. Ott, Henry Querfurth, Geoffrey Tremont, Stephen Salloway, Paul Malloy, Stephen Correia, Howard J. Rosen, Bruce L. Miller, David C. Perry, Jacobo Mintzer, Kenneth Spicer, David Bachman, Nunzio Pomara, Raymundo Hernando, Antero Sarrael, Norman Relkin, Gloria Chaing, Michael Lin, Lisa Ravdin, Amanda Smith, Balebail Ashok Raj, Kristin Fargher

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClusterin in disease pathology
Établissements canadiensMcGill UniversitySTART ClinicJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthServierNational Natural Science Foundation of ChinaEisaiGenentechIXICONorthern California Institute for Research and EducationUniversity of California, San DiegoPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheSynarcUniversity of Southern CaliforniaMedpaceNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésClusterinNeuroimagingAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeAlzheimer's diseaseApolipoprotein EHippocampusBrain sizeGenetic associationAtrophyBrain Structure and FunctionMedicineGenotypeImaging geneticsInternal medicineDiseaseOncologyNeuroscienceBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsGeneMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Clusterin (CLU) gene, also known as apolipoprotein J (ApoJ), is currently the third most associated late-onset Alzheimer's disease (LOAD) risk gene. However, little was known about the possible effect of CLU genetic variants on AD pathology in brain. Here, we evaluated the interaction between 7 CLU SNPs (covering 95% of genetic variations) and the role of CLU in β-amyloid (Aβ) deposition, AD-related structure atrophy, abnormal glucose metabolism on neuroimaging and CSF markers to clarify the possible approach by that CLU impacts AD. Finally, four loci (rs11136000, rs1532278, rs2279590, rs7982) showed significant associations with the Aβ deposition at the baseline level while genotypes of rs9331888 (P = 0.042) increased Aβ deposition. Besides, rs9331888 was significantly associated with baseline volume of left hippocampus (P = 0.014). We then further validated the association with Aβ deposition in the AD, mild cognitive impairment (MCI), normal control (NC) sub-groups. The results in sub-groups confirmed the association between CLU genotypes and Aβ deposition further. Our findings revealed that CLU genotypes could probably modulate the cerebral the Aβ loads on imaging and volume of hippocampus. These findings raise the possibility that the biological effects of CLU may be relatively confined to neuroimaging trait and hence may offer clues to 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations64
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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