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Enregistrement W2884864950 · doi:10.1186/s13024-018-0272-6

Polygenic analysis of inflammatory disease variants and effects on microglia in the aging brain

2018· article· en· W2884864950 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Neurodegeneration · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingTranslational Genomics Research InstituteNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchIllinois Department of Public Health
Mots-clésNeuropathologyCognitive declineMedicineMicrogliaDiseaseNeuroinflammationCognitionDementiaInternal medicineInflammationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of the innate immune system in Alzheimer’s disease (AD) and neurodegenerative disease susceptibility has recently been highlighted in genetic studies. However, we do not know whether risk for inflammatory disease predisposes unaffected individuals to late-life cognitive deficits or AD-related neuropathology. We investigated whether genetic risk scores for seven immune diseases and central nervous system traits were related to cognitive decline (n max = 1601), classical AD neuropathology (n max = 985), or microglial density (n max = 184). Longitudinal cognitive decline, postmortem amyloid and tau neuropathology, microglial density, and gene module expression from bulk brain tissue were all measured in participants from two large cohorts (the Rush Religious Orders Study and Memory and Aging Project; ROS/MAP) of elderly subjects (mean age at entry 78 +/− 8.7 years). We analyzed data primarily using robust regression methods. Neuropathologists were blind to clinical data. The AD genetic risk scores, including and excluding APOE effects, were strongly associated with cognitive decline in all domains (min P uncor = 3.2 × 10 − 29 ). Multiple sclerosis (MS), Parkinson’s disease, and schizophrenia risk did not influence cognitive decline in older age, but the rheumatoid arthritis (RA) risk score alone was significantly associated with microglial density after correction (t 146 = − 3.88, P uncor = 1.6 × 10 − 4 ). Post-hoc tests found significant effects of the RA genetic risk score in multiple regions and stages of microglial activation (min P uncor = 1.5 × 10 − 6 ). However, these associations were driven by only one or two variants, rather than cumulative polygenicity. Further, individual MS ( P one-sided < 8.4 × 10 − 4 ) and RA ( P one-sided = 3 × 10 − 4 ) variants associated with higher microglial density were also associated with increased expression of brain immune gene modules. Our results demonstrate that global risk of inflammatory disease does not strongly influence aging-related cognitive decline but that susceptibility variants that influence peripheral immune function also alter microglial density and immune gene expression in the aging brain, opening a new perspective on the control of microglial and immune responses within the central nervous system. Further study on the molecular mechanisms of peripheral immune disease risk influencing glial cell activation will be required to identify key regulators of these pathways.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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