A novel method for integrating transcriptomics and neuroimaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Positron emission tomography (PET) imaging has been playing a fundamental role in diagnosis of Alzheimer’s disease (AD). Also, in the context of AD, blood‐based biomarkers that are capable of predicting PET brain imaging findings are of high interest. Both PET imaging and transcriptomics are rich sources of different biological information. Hence, an interesting strategy to find potential novel blood biomarkers is by integrating PET imaging data with blood transcriptomics. We aim to develop a method for combining blood transcriptomics profile and PET imaging data, which may highlight novel AD biomarkers. Here, we hypothesize that by integrating blood transcriptomics and PET imaging data we will be able to identify clinically relevant novel peripheral biomarkers. Method Imaging and transcriptomics data were acquired from Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Microarray gene expression profiling from blood samples of 69 cognitively unimpaired (CU) individuals and 158 mild cognitively impaired (MCI) were submitted to differential expression (DE) analysis using the limma R package. The [F18]FDG‐PET standardized uptake ratio (SUVr), using cerebellum as the reference region, were calculated. Genes obtained from DE analysis were selected to undergo integration with [F18]FDG‐PET images using voxel‐wise generalized linear regressions (GLR) (RMINC package). Results The DE analysis resulted in 1232 differentially expressed genes (DEGs) (p‐value < 0.05). The GLR computed the associations between gene expression and [F18]FDG for each voxel, resulting in t‐value maps. Afterwards, only gray matter voxels presenting absolute t‐values higher than 2.3 were retained. Then, we transformed t‐value maps into proportion maps. In brief, each volume of interest (VOI) shows the percentage of voxels statistically correlated with gene expression (see Figure 1). Finally, we ranked DEGs according to the amount of VOIs with a proportion higher than 30%. Conclusion With the use of the proposed method, we were able to integrate blood transcriptomics with PET neuroimaging. The implementation of this method shows great potential in the search for new blood biomarkers, which can accelerate early diagnosis and provides a template for future research in the field.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».