Genetic epistasis regulates amyloid deposition in resilient aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The brain‐derived neurotrophic factor (BDNF) interacts with important genetic Alzheimer's disease (AD) risk factors. Specifically, variants within the SORL1 gene determine BDNF's ability to reduce amyloid β (Aβ) in vitro. We sought to test whether functional BDNF variation interacts with SORL1 genotypes to influence expression and downstream AD‐related processes in humans. Methods We analyzed postmortem brain RNA sequencing and neuropathological data for 441 subjects from the Religious Orders Study/Memory and Aging Project and molecular and structural neuroimaging data for 1285 subjects from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Results We found one SORL1 RNA transcript strongly regulated by SORL1‐BDNF interactions in elderly without pathological AD and showing stronger associations with diffuse than neuritic Aβ plaques. The same SORL1‐BDNF interactions also significantly influenced Aβ load as measured with [18F]Florbetapir positron emission tomography. Discussion Our results bridge the gap between risk and resilience factors for AD, demonstrating interdependent roles of established SORL1 and BDNF functional genotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».