Prioritizing potential diagnostic biomarkers of Alzheimer’s disease by investigating gene expression data: A network‐based approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder. The identification of differentially expressed genes (DEGs) across affected brain regions can provide new insights into the mechanisms of AD. Method Our study aims to identify potential biomarkers of AD across brain regions using gene expression and network‐based approaches. The gene expression data were downloaded from Gene Expression Omnibus (GEO) for the series GSE5281. The series comprises expression data from 6 brain regions Entorhinal Cortex (EC), Hippocampus (HIP), Middle temporal gyrus (MTG), Posterior cingulate cortex (PC), Superior frontal gyrus (SFG) and visual cortex (VCX). Differentially expressed genes (DEGs) were identified using GeneSpring GX 12.6.1 software. A protein‐protein interaction network (PPIN) was constructed from high throughput experiments using Biosogenet. A subnetwork comprising common DEGs and their first neighbors was extracted from the complex PPIN, and the network centralities, including degree and betweenness, were calculated using NetworkAnalyzer plugin in Cytoscape 3.7.1. Result Our results identified 4748 non‐redundant DEGs, of which 1493 and 3255 constitute the up and down‐regulated genes, respectively. A total of 124 common DEGs were identified across more than four brain regions. The subnetwork comprised 5723 and 140625 nodes and edges, respectively. Topological analysis of the subnetwork identified 474/148 Hub/Bottleneck genes and 146 Hub‐Bottleneck genes. Two HB genes EGFR and FYN and two H genes NOTCH2NL and SRRM2 were identified as up‐regulated across four brain regions. Six HB genes CUL3, COPS5, HSP90AB1, YWHAZ, YWHAB, and CDC42, and two H genes SNCA, TUBA4A were identified down‐regulated across five brain regions. Furthermore, four HB genes UBC, CUL1, C1QBP, and UBQLN1 and 10 H genes TUBB, GAPDH, SSX2IP, AP2M1, PSMA1, SKP1, TERF2IP, ATP5A1, CCT7, and NDUFA4 are found to be down‐regulated across four brain‐region. Of these, SNCA, GAPDH, UBQLN1 were known to be associated with AD. Conclusion The identification of AD biomarkers across different brain regions integrating differential gene expression study and network‐based approach may provide new insights into the mechanisms of 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».