Association Between Toll‐Like Receptor 4 (<i>TLR4</i>) and Triggering Receptor Expressed on Myeloid Cells 2 (<i>TREM2</i>) Genetic Variants and Clinical Progression of Huntington's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although Huntington's disease (HD) is caused by a single dominant gene, it is clear that there are genetic modifiers that may influence the age of onset and disease progression. OBJECTIVES: We sought to investigate whether new inflammation-related genetic variants may contribute to the onset and progression of HD. METHODS: We first used postmortem brain material from patients at different stages of HD to look at the protein expression of toll-like receptor 4 (TLR4) and triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (TREM2). We then genotyped the TREM2 R47H gene variant and 3 TLR4 single nucleotide polymorphisms in a large cohort of HD patients from the European Huntington's Disease Network REGISTRY. RESULTS: We found an increase in the number of cells expressing TREM2 and TLR4 in postmortem brain samples from patients dying with HD. We also found that the TREM2 R47H gene variant was associated with changes in cognitive decline in the large cohort of HD patients, whereas 2 of 3 TLR4 single nucleotide polymorphisms assessed were associated with changes in motor progression in this same group. CONCLUSIONS: These findings identify TREM2 and TLR4 as potential genetic modifiers for HD and suggest that inflammation influences disease progression in this condition. © 2019 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».