Meta-analysis of the human brain transcriptome identifies heterogeneity across human AD coexpression modules robust to sample collection and methodological approach
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Alzheimer’s disease (AD) is a complex and heterogenous brain disease that affects multiple inter-related biological processes. This complexity contributes, in part, to existing difficulties in the identification of successful disease-modifying therapeutic strategies. To address this, systems approaches are being used to characterize AD-related disruption in molecular state. To evaluate the consistency across these molecular models, a consensus atlas of the human brain transcriptome was developed through coexpression meta-analysis across the AMP-AD consortium. Consensus analysis was performed across five coexpression methods used to analyze RNA-seq data collected from 2114 samples across 7 brain regions and 3 research studies. From this analysis, five consensus clusters were identified that described the major sources of AD-related alterations in transcriptional state that were consistent across studies, methods, and samples. AD genetic associations, previously studied AD-related biological processes, and AD targets under active investigation were enriched in only three of these five clusters. The remaining two clusters demonstrated strong heterogeneity between males and females in AD-related expression that was consistently observed across studies. AD transcriptional modules identified by systems analysis of individual AMP-AD teams were all represented in one of these five consensus clusters except ROS/MAP-identified Module 109, which was specific for genes that showed the strongest association with changes in AD-related gene expression across consensus clusters. The other two AMP-AD transcriptional analyses reported modules that were enriched in one of the two sex-specific Consensus Clusters. The fifth cluster has not been previously identified and was enriched for genes related to proteostasis. This study provides an atlas to map across biological inquiries of AD with the goal of supporting an expansion in AD target discovery efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».