Identification of Novel Genes Associated with Cortical Thickness in Alzheimer’s Disease: Systems Biology Approach to Neuroimaging Endophenotype
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a common neurodegenerative disorder characterized by a heterogeneous distribution of pathological changes in the brain. Cortical thickness is one of the most sensitive imaging biomarkers for AD representing structural atrophy. The purpose of this study is to identify novel genes associated with cortical thickness. We measured the whole-brain mean cortical thickness from magnetic resonance imaging (MRI) scans in 919 subjects from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort, including 163 AD patients, 488 mild cognitive impairment patients, and 268 cognitively normal participants. Based on the single-nucleotide polymorphism (SNP)-based genome-wide association study, we performed gene-based association analysis for mean cortical thickness. Furthermore, we performed expression quantitative trait loci, protein-protein interaction network, and pathway analysis to identify biologically functional information. We identified four genes (B4GALNT1, RAB44, LOC101927583, and SLC26A10), two pathways (cyclin-dependent protein kinase holoenzyme complex and nuclear cyclin-dependent protein kinase holoenzyme complex), and one protein-protein interaction (B4GALNT1 and GALNT8 pair). These genes are involved in protein degradation, GTPase activity, neuronal loss, and apoptosis. The identified pathways are involved in the cellular processes and neuronal differentiation, which contribute to neuronal loss that is responsible for AD. Furthermore, the most significant SNP (rs12320537) in B4GALNT1 is associated with expression levels of B4GALNT1 in several brain regions. Thus, the identified genes and pathways provide deeper mechanistic insight into the molecular basis of brain atrophy in AD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».