MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4205557694 · doi:10.1101/2022.01.12.476076

Bulk and Single-nucleus Transcriptomics Highlight Intra-telencephalic and Somatostatin Neurons in Alzheimer’s Disease

2022· preprint· en· W4205557694 sur OpenAlexafffund
Micaela Elisa Consens, Yuxiao Chen, Vilas Menon, Yanling Wang, Julie A. Schneider, Philip L. De Jager, David A. Bennett, Shreejoy J. Tripathy, Daniel Felsky

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchKrembil FoundationMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésNeurodegenerationBiologyCognitive declineNeuroscienceCognitionDiseaseAlzheimer's diseasePathologicalPutamenNeuronCell typeInternal medicineCellMedicineDementiaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cortical neuron loss is a pathological hallmark of late-onset Alzheimer’s disease (AD). However, it remains unclear which neuronal subtypes are most vulnerable to degeneration and contribute most to cognitive decline. Methods We analyzed postmortem bulk brain RNA-sequencing (RNAseq) data collected from three studies of aging and AD comprising six neocortical regions (704 individuals; 1037 samples). We estimated relative cell type proportions from each brain sample using neuronal subclass-specific marker genes derived from ultra-high depth single-nucleus RNAseq data (snRNAseq). We associated cell type proportions with AD across all samples using mixed-effects mega-analyses. Bulk tissue analyses were complemented by analyses of three AD snRNAseq datasets using the same cell type definitions and diagnostic criteria (51 individuals). Lastly, we identified cell subtype associations with specific neuropathologies, cognitive decline, and residual cognition. Results In our mega-analyses, we identified the strongest associations of AD with fewer somatostatin (SST) inhibitory neurons (β=−0.48, p bonf =8.98×10 −9 ) and intra-telencephalic (IT) excitatory neurons (β=−0.45, p bonf =4.32×10 −7 ). snRNAseq-based cell type proportion analyses especially supported the association of SST neurons. Analyses of cell type proportions with specific AD-related phenotypes in ROS/MAP consistently implicated fewer SST neurons with greater brain-wide postmortem tau and beta amyloid (β=−0.155, p FDR =3.1×10 −4 ) deposition, as well as more severe cognitive decline prior to death (β=0.309, p FDR =3.9×10 −6 ). Greater IT neuron proportions were associated strongly with improved cognition (β=0.173, p FDR =8.3×10 −5 ) and residual cognition (β=0.175, p FDR =1.2×10 −5 ), but not canonical AD neuropathology. Conclusions Proportionally fewer SST and IT neurons were significantly associated with AD diagnosis across multiple studies and cortical regions. These findings support seminal work implicating somatostatin and pyramidal neurons in the pathogenesis of AD and improves our current understanding of neuronal vulnerability in 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms→Travaux en français237 207→