Genome-wide Network-assisted Association and Enrichment Study of Amyloid Imaging Phenotype in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The etiology of Alzheimer's disease remains poorly understood at the mechanistic level, and genome-wide network-based genetics have the potential to provide new insights into the disease mechanisms. OBJECTIVE: The study aimed to explore the collective effects of multiple genetic association signals on an AV-45 PET measure, which is a well-known Alzheimer's disease biomarker, by employing a network assisted strategy. METHODS: First, we took advantage of a dense module search algorithm to identify modules enriched by genetic association signals in a protein-protein interaction network. Next, we performed statistical evaluation to the modules identified by dense module search, including a normalization process to adjust the topological bias in the network, a replication test to ensure the modules were not found randomly , and a permutation test to evaluate unbiased associations between the modules and amyloid imaging phenotype. Finally, topological analysis, module similarity tests and functional enrichment analysis were performed for the identified modules. RESULTS: We identified 24 consensus modules enriched by robust genetic signals in a genome-wide association analysis. The results not only validated several previously reported AD genes (APOE, APP, TOMM40, DDAH1, PARK2, ATP5C1, PVRL2, ELAVL1, ACTN1 and NRF1), but also nominated a few novel genes (ABL1, ABLIM2) that have not been studied in Alzheimer's disease but have shown associations with other neurodegenerative diseases. CONCLUSION: The identified genes, consensus modules and enriched pathways may provide important clues to future research on the neurobiology of Alzheimer's disease and suggest potential therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».