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Enregistrement W3112830085 · doi:10.1186/s13148-020-00984-5

Longitudinal data in peripheral blood confirm that PM20D1 is a quantitative trait locus (QTL) for Alzheimer’s disease and implicate its dynamic role in disease progression

2020· article· en· W3112830085 sur OpenAlexfundno aff
Qi Wang, Yinghua Chen, Benjamin Readhead, Kewei Chen, Yi Su, Eric M. Reiman, Joel T. Dudley

Notice bibliographique

RevueClinical Epigenetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthServierEisaiBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésQuantitative trait locusDiseaseTraitHuman geneticsLocus (genetics)PeripheralPeripheral bloodBiologyMedicineGeneticsInternal medicineGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While Alzheimer's disease (AD) remains one of the most challenging diseases to tackle, genome-wide genetic/epigenetic studies reveal many disease-associated risk loci, which sheds new light onto disease heritability, provides novel insights to understand its underlying mechanism and potentially offers easily measurable biomarkers for early diagnosis and intervention. METHODS: We analyzed whole-genome DNA methylation data collected from peripheral blood in a cohort (n = 649) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and compared the DNA methylation level at baseline among participants diagnosed with AD (n = 87), mild cognitive impairment (MCI, n = 175) and normal controls (n = 162), to identify differentially methylated regions (DMRs). We also leveraged up to 4 years of longitudinal DNA methylation data, sampled at approximately 1 year intervals to model alterations in methylation levels at DMRs to delineate methylation changes associated with aging and disease progression, by linear mixed-effects (LME) modeling for the unchanged diagnosis groups (AD, MCI and control, respectively) and U-shape testing for those with changed diagnosis (converters). RESULTS: When compared with controls, patients with MCI consistently displayed promoter hypomethylation at methylation QTL (mQTL) gene locus PM20D1. This promoter hypomethylation was even more prominent in patients with mild to moderate AD. This is in stark contrast with previously reported hypermethylation in hippocampal and frontal cortex brain tissues in patients with advanced-stage AD at this locus. From longitudinal data, we show that initial promoter hypomethylation of PM20D1 during MCI and early stage AD is reversed to eventual promoter hypermethylation in late stage AD, which helps to complete a fuller picture of methylation dynamics. We also confirm this observation in an independent cohort from the Religious Orders Study and Memory and Aging Project (ROSMAP) Study using DNA methylation and gene expression data from brain tissues as neuropathological staging (Braak score) advances. CONCLUSIONS: Our results confirm that PM20D1 is an mQTL in AD and demonstrate that it plays a dynamic role at different stages of the disease. Further in-depth study is thus warranted to fully decipher its role in the evolution of AD and potentially explore its utility as a blood-based biomarker for AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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