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Enregistrement W4210549501 · doi:10.1002/alz.052413

Sparse canonical correlation analysis reveals relationships between TDP‐43 within the entorhinal cortex and fractional anisotropy across widespread white matter tracts

2021· article· en· W4210549501 sur OpenAlexaff
Ashley Heywood, Julie A. Schneider, David A. Bennett, Konstantinos Arfanakis, Mirza Faisal Beg, Lei Wang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterFractional anisotropyEntorhinal cortexAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeDementiaNeuropathologyDiffusion MRICorrelationPsychologyBetweenness centralityNeuroscienceNuclear medicineMedicineBiologyPathologyDiseaseMagnetic resonance imagingMathematicsStatisticsHippocampusRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background While research has focused on gray matter alterations in neurodegeneration, investigating the relationship between white matter and neuropathology allows for additional insight into disease effects on broad brain networks. TAR DNA‐binding protein 43 (TDP‐43), which has shown to be involved in various neurodegenerative disorders involving axonal damage including ALS, FTLD, and LATE, is associated with lower WM integrity. We used sparse canonical correlation analysis (SCCA) to explore the relationships between ante‐mortem WM integrity and post‐mortem TDP‐43. Method Diffusion weighted images were gathered on a 1.5T scanner and processed using TORTOISE in order to calculate fractional anisotropy (FA) in a sample of 70 older adults from two longitudinal cohort studies, the Religious Orders Study and Rush Memory and Aging Project. We registered the white matter ROIs from the John’s Hopkins University (JHU) DTI atlas to the study‐specific template using ANTS. Average FA was computed for each ROI and was included in the SCCA. A semi‐quantitative rating of TDP‐43 severity was assessed in 5 regions. Disease burden in each region and average FA within 48 ROIs were inputs for the SCCA. A fused lasso penalty based on permutation testing was employed to promote sparsity. Result The 70 subjects were 91.10 (SD=6.08) years old at death with a median interval from MRI to death of 3.11 years (SD=1.45). Sixty‐four percent were female, and 36% had dementia at their last study visit prior to death. TDP pathology was present in 47% of individuals. SCCA produced one canonical variable (Cor=0.36) which identified one regional pathology variable (TDP‐43 within the entorhinal cortex; Feature weight =‐1.0) and six FA ROIs: pontine crossing tract (0.597), splenium of corpus callosum (0.531), right anterior limb of internal capsule (0.001), superior corona radiata (0.411), and bilateral anterior corona radiata (Right: 0.115 and Left: 0.422). Conclusion Identified WM ROIs within the brainstem align with previous research within TDP‐43 related disorders, including those with motor neuron involvement such as FTLD‐U. Further, findings within bundles connecting parietal and temporal areas indicate the importance of TDP‐43 in broad brain networks which could relate to the deficits seen in memory and executive functions within FTLD and related disorders.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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