Effect of CLU genetic variants on cerebrospinal fluid and neuroimaging markers in healthy, mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease cohorts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».