Metabolomic and lipidomic signatures in autosomal dominant and late-onset Alzheimer disease brains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The identification of multiple genetic risk factors for Alzheimer Disease (AD) provides evidence to support that many pathways contribute to AD onset and progression. However, the metabolomic and lipidomic profiles in carriers of distinct genetic risk factors are not fully understood. The metabolome can provide a direct image of dysregulated pathways in the brain, including information on treatment targets. In this study, we interrogate the metabolomic and lipidomic signatures in the AD brain, including carriers of pathogenic variants in APP, PSEN1 , and PSEN2 (autosomal dominant AD; ADAD), APOE ε4 and TREM2 risk variant carriers, and non-carrier sporadic AD (sAD). We generated metabolomic and lipidomic data from parietal cortical tissue from 366 participants with AD pathology and 26 cognitively unimpaired controls using the Metabolon global metabolomics platform. We identified 133 metabolites associated with disease status (FDR q -value<0.05). In sAD brains these include tryptophan betaine (b=-0.57) and N-acetylputrescine (b=-0.14). Metabolites associated with sAD and ADAD include ergothioneine (b=-0.21 and -0.26 respectively) and serotonin (b=-0.34 and -0.58, respectively). TREM2 and ADAD showed association with α-tocopherol (b=-0.12 and -0.12) and CDP-ethanolamine (b=-0.13 and -0.10). β-citrylglutamate levels are associated with sAD, ADAD, and TREM2 compared to controls (b=-0.15; -0.22; and -0.29, respectively). Additionally, we identified a signature of 16 metabolites that is significantly altered between genetic groups (sAD vs. control p = 1.05×10 -7 , ADAD vs. sAD p = 3.21×10 -5 ) and is associated with Braak tau stage and disease duration. These data are available to the scientific community through a public web browser ( http://ngi.pub/Metabolomics ). Our findings were replicated in an independent cohort of 327 individuals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».