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Enregistrement W2534792282 · doi:10.1016/j.jalz.2016.06.1747

P3‐088: Genetic Influence of Plasma Homocysteine Level on Alzheimer's Disease

2016· article· en· W2534792282 sur OpenAlexaff
Tina Roostaei, Daniel Felsky, Arash Nazeri, Aristotle N. Voineskos

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationHomocysteineConfoundingSingle-nucleotide polymorphismGenome-wide association studyMedicineAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeGenetic associationSNPInternal medicineOncologyDiseaseBioinformaticsDementiaGeneticsGenotypeBiologyGenetic variantsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observational studies have proposed elevated blood homocysteine level as a risk factor for late-onset Alzheimer’s disease (AD). Homocysteine level is easily modifiable using available treatments. However, clinical trials have reported inconsistent results for the effect of altering homocysteine on AD-related cognitive and clinical outcomes. To determine whether blood homocysteine is merely a byproduct of or is a causal contributing factor to AD pathophysiology, we used a mendelian randomization approach to test for association between genetic polymorphisms influencing plasma homocysteine level and AD, while avoiding reverse causation and confounding. Top SNPs from the 13 loci influencing plasma homocysteine level (van Meurs et al., 2013; meta-analysis of n=44,147, European descent) were used in this study. Mendelian randomization estimates of association between plasma homocysteine level and AD risk were calculated using an inverse-variance weighted approach from IGAP SNP-AD associations’ summary statistics (meta-analysis of AD GWASs, AD=17,008, nondemented-controls=37,154). Additional mega-analyses were performed using linear mixed models and plasma homocysteine polygenic scores derived from imputed genomic data from ADNI, ADGC, GenADA, and ROS/MAP participants (age>=65, European descent), while accounting for fixed effects of age, sex, and number of APOE-ε4 alleles, as well as random effects of study groups/genotyping platforms. Mendelian randomization analysis using IGAP data did not support causal association between genetically-predicted plasma homocysteine level and risk for AD (O.R. for a one-SD predicted increase in plasma homocysteine[95%CI]=1.01[0.89-1.15]). We also found no evidence for a significant association between plasma homocysteine polygenic score and risk for AD in a mega-analysis of ADNI, ADGC, GenADA, and ROS/MAP data (AD=3,866, nondemented-controls=2,691)(O.R.[95%CI]=1.02[0.96-1.08]). Moreover, additional analyses among AD patients did not provide significant evidence for association between plasma homocysteine polygenic score and baseline MMSE score (n=1,179 GenADA, ROS/MAP, and ADNI participants, t=0.24, P=0.81) or longitudinal change in MMSE score (i.e. interaction between polygenic score and follow-up month while assuming random intercepts and slopes for each individual; 775 observations on 239 ADNI participants, mean follow-up=17months, t=-1.35, P=0.18). Our analyses demonstrate that genetically-determined plasma homocysteine levels do not influence risk for, and severity and progression of AD. This suggests that plasma homocysteine is a biomarker of AD rather than a causal factor.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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