TREML2 Mutation Mediate Alzheimer’s Disease Risk by Altering Neuronal Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
A coding missense mutation (rs3747742) in triggering receptor expressed on myeloid cell-like 2 (TREML2) has been recently proposed as an important protective factor against Alzheimer’s disease (AD). However, the link between TREML2 and AD pathology remains unclear. Therefore, we explored the association of TREML2 rs3747742 with cognitive function, neuroimaging biomarkers and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers related to AD, including CSF total-tau (T-tau), phosphor-tau (P-tau), and amyloid-β (Aβ1-42). As for cognitive function, related cognitive scores of Clinical Dementia Rating Sum of Boxes (CDRSB), Alzheimer’s Disease Assessment Scale-cognitive section 11 (ADAS-cog 11), Mini-Mental State Examination (MMSE), and Rey Auditory-Verbal Learning Test (RAVLT) were extracted. We used a multiple linear regression model to examine the association of TREML2 rs3747742 with the baseline variables. Furthermore, we also calculated the change rate of above variables influenced by TREML2 rs3747742 via applying a mixed-effects model over a 4-year follow-up. In this analysis, a total of 1,306 individuals from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database were included. Finally, we observed that only in AD patients, but not in normal controls or mild cognitive impairment (MCI) individuals, TREML2 rs3747742 exhibited a strong association with CSF total-tau levels at baseline (β=-22.1210, p=0.0166) and 4-year follow-up (β=-0.3961, p=0.0115). Furthermore, no associations were found with CSF Aβ1-42 levels, P-tau levels, neuroimaging biomarkers and cognitive function neither for baseline variables nor for longitudinal data. Thus, this study indicated that TREML2 mediated the risk of AD through influencing AD-related neurodegeneration (abnormal T-tau levels) but not P-tau levels and Aβ pathology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».