Expanding the search for genetic biomarkers of Parkinson's disease into the living brain
Notice bibliographique
Résumé
Altered gene expression related to Parkinson's Disease (PD) has not been described in the living brain, yet this information may support novel discovery pertinent to disease pathophysiology and treatment. This study compared the transcriptome in brain biopsies obtained from living PD and Control patients. To evaluate the novelty of this data, a comprehensive literature review also compared differentially expressed gene (DEGs) identified in the current study with those reported in PD cadaveric brain and peripheral tissues. RNA was extracted from rapidly cryopreserved frontal lobe specimens collected from PD and Control patients undergoing neurosurgical procedures. RNA sequencing (RNA-Seq) was performed and validated using quantitative polymerase chain reaction. DEG data was assessed using bioinformatics and subsequently included within a comparative analysis of PD RNA-Seq studies. 370 DEGs identified in living brain specimens reflected diverse gene groups and included key members of trophic signaling, apoptosis, inflammation and cell metabolism pathways. The comprehensive literature review yielded 7 RNA-Seq datasets generated from blood, skin and cadaveric brain but none from a living brain source. From the current dataset, 123 DEGs were identified only within the living brain and 267 DEGs were either newly found or had distinct directional change in living brain relative to other tissues. This is the first known study to analyze the transcriptome in brain tissue from living PD and Control patients. The data produced using these methods offer a unique, unexplored resource with potential to advance insight into the genetic associations of PD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».