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Enregistrement W2904175868 · doi:10.1101/499897

Selective neuronal vulnerability in Alzheimer’s disease: a network-based analysis

2018· preprint· en· W2904175868 sur OpenAlexfundno aff
Jean-Pierre Roussarie, Vicky Yao, Zakary Plautz, Shirin Kasturia, Christian A. Albornoz, Eric F. Schmidt, Lars Brichta, Alona O. Barnea-Cramer, Nathaniel Heintz, Patrick R. Hof, Myriam Heiman, Marc Flajolet, Olga G. Troyanskaya, Paul Greengard

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research and Materiel CommandU.S. ArmyNational Institutes of HealthCure Alzheimer's FundCanadian Institute for Advanced ResearchJPB FoundationNational Institute on AgingFisher Center for Alzheimer's Research Foundation
Mots-clésNeurodegenerationNeuroscienceBiologyDiseaseVulnerability (computing)Functional genomicsAlzheimer's diseaseGeneComputational biologyGenomicsGeneticsMedicineGenomePathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A major obstacle to treating Alzheimer’s disease (AD) is our lack of understanding of the molecular mechanisms underlying selective neuronal vulnerability, which is a key characteristic of the disease. Here we present a framework to integrate high-quality neuron-type specific molecular profiles across the lifetime of the healthy mouse, which we generated using bacTRAP, with postmortem human functional genomics and quantitative genetics data. We demonstrate human-mouse conservation of cellular taxonomy at the molecular level for AD vulnerable and resistant neurons, identify specific genes and pathways associated with AD pathology, and pinpoint a specific functional gene module underlying selective vulnerability, enriched in processes associated with axonal remodeling, and affected by both amyloid accumulation and aging. Overall, our study provides a molecular framework for understanding the complex interplay between Aβ, aging, and neurodegeneration within the most vulnerable neurons in AD.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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