A proteomic network approach across the ALS‐FTD disease spectrum resolves clinical phenotypes and genetic vulnerability in human brain
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD) are neurodegenerative diseases with overlap in clinical presentation, neuropathology, and genetic underpinnings. The molecular basis for the overlap of these disorders is not well established. We performed a comparative unbiased mass spectrometry-based proteomic analysis of frontal cortical tissues from postmortem cases clinically defined as ALS, FTD, ALS and FTD (ALS/FTD), and controls. We also included a subset of patients with the C9orf72 expansion mutation, the most common genetic cause of both ALS and FTD Our systems-level analysis of the brain proteome integrated both differential expression and co-expression approaches to assess the relationship of these differences to clinical and pathological phenotypes. Weighted co-expression network analysis revealed 15 modules of co-expressed proteins, eight of which were significantly different across the ALS-FTD disease spectrum. These included modules associated with RNA binding proteins, synaptic transmission, and inflammation with cell-type specificity that showed correlation with TDP-43 pathology and cognitive dysfunction. Modules were also examined for their overlap with TDP-43 protein-protein interactions, revealing one module enriched with RNA-binding proteins and other causal ALS genes that increased in FTD/ALS and FTD cases. A module enriched with astrocyte and microglia proteins was significantly increased in ALS cases carrying the C9orf72 mutation compared to sporadic ALS cases, suggesting that the genetic expansion is associated with inflammation in the brain even without clinical evidence of dementia. Together, these findings highlight the utility of integrative systems-level proteomic approaches to resolve clinical phenotypes and genetic mechanisms underlying the ALS-FTD disease spectrum in human brain.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».