MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2925230748 · doi:10.3233/jad-180940

Copy Number Variants in miR-138 as a Potential Risk Factor for Early-Onset Alzheimer’s Disease

2019· article· en· W2925230748 sur OpenAlexafffund
Emmanuelle Boscher, Thomas Husson, Olivier Quenez, Annie Laquerrière, Florent Marguet, Kévin Cassinari, David Wallon, Olivier Martinaud, Camille Charbonnier, Gaël Nicolas, Jean‐François Deleuze, Anne Boland, Mark Lathrop, Thierry Frébourg, Dominique Campion, Sébastien S. Hébert, Anne Rovelet‐Lecrux

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPSEN1Copy-number variationGeneticsBiologyHaploinsufficiencyPhenotypeGeneEarly-onset Alzheimer's diseaseLocus (genetics)Gene duplicationExome sequencingmicroRNADiseaseAlzheimer's diseaseAmyloid precursor proteinMedicineInternal medicineGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early-onset Alzheimer's disease (EOAD) accounts for 5-10% of all AD cases, with a heritability ranging between 92% to 100%. With the exception of rare mutations in APP, PSEN1, and PSEN2 genes causing autosomal dominant EOAD, little is known about the genetic factors underlying most of the EOAD cases. In this study, we hypothesized that copy number variations (CNVs) in microRNA (miR) genes could contribute to risk for EOAD. miRs are short non-coding RNAs previously implicated in the regulation of AD-related genes and phenotypes. Using whole exome sequencing, we screened a series of 546 EOAD patients negative for autosomal dominant EOAD mutations and 597 controls. We identified 86 CNVs in miR genes of which 31 were exclusive to EOAD cases, including a duplication of the MIR138-2 locus. In functional studies in human cultured cells, we could demonstrate that miR-138 overexpression leads to higher Aβ production as well as tau phosphorylation, both implicated in AD pathophysiology. These changes were mediated in part by GSK-3β and FERMT2, a potential risk factor for AD. Additional disease-related genes were also prone to miR-138 regulation including APP and BACE1. This study suggests that increased gene dosage of MIR138-2 could contribute to risk for EOAD by regulating different biological pathways implicated in amyloid and tau metabolism. Additional studies are now required to better understand the role of miR-CNVs in EOAD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Alzheimer s DiseaseMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207