Polymorphism in the MAGI2 Gene Modifies the Effect of Amyloid β on Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A weak association between amyloid β (Aβ) deposition and neurodegeneration biomarkers, such as brain atrophy, has been repeatedly reported in a subset of patients with Alzheimer disease, suggesting individual differences in response to Aβ deposition. METHODS: Here, we performed a genome-wide interaction study to identify single-nucleotide polymorphism (SNP) that modify the effect of Aβ (measured by 18F-florbetapir positron emission tomography) on brain atrophy (measured by cortical thickness using magnetic resonance imaging). We used magnetic resonance imaging, positron emission tomography, cerebrospinal fluid, and genetic data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database [discovery cohort, ADNI-GO/2 (n=723) and replication cohort, ADNI-1 (n=129)]. RESULTS: We identified a genome-wide suggestive interaction of rs3807779 SNP (β=-0.14, SE=0.029, P=9.08×10-7) in the discovery cohort. The greater dosage of rs3807779 SNP increased the detrimental effect of Aβ deposition on cortical thickness. In replication analyses, the congruent results were replicated to confirm our findings. Furthermore, rs3807779 SNP augmented the detrimental effect of Aβ deposition on cognitive function. Genetic profiling showed that rs3807779 has chromatin interactions with the promoter region of MAGI2 gene, suggesting its association with MAGI2 expression. CONCLUSIONS: These findings demonstrate that subjects carrying the rs3807779 SNP are more susceptible to Aβ-related neurodegeneration.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».