The Relationship Between Bridging Integrator 1 Gene Polymorphism and Susceptibility to Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alzheimer’s Disease (AD) is the most common type of dementia. The role of genetic factors in AD development remains non-demonstrated. Objectives: In this study, we aimed to investigate the association between one of the BIN1 gene’s single-nucleotide polymorphisms (SNP) rs744373 and Late-Onset Alzheimer’s Disease (LOAD) in an Iranian population in Guilan Province. Materials & Methods: In this case-control study, 110 patients with LOAD and 110 unrelated healthy controls were recruited. Polymerase chain reaction-restriction length polymorphism (PCRRFLP) was performed for genotyping the BIN1 gene’s SNP rs744373. Electrophoresis was thereafter conducted using agarose gel and DNA-safe stain, and the gels were visualized under an Ultraviolet (UV) trans-illuminator. The allelic and genotypic frequencies were determined. Results: The frequency of allele T (Wild-type allele) in the control and the LOAD groups was 70.9% (n=159) and 58.6% (n=129), respectively (P=0.007). The frequency of allele C in the LOAD group (41.4%) (n=91) was significantly higher than that of the control group (29.1%) (n=64) (P=0.007). BIN’s homozygous genotype (CC) frequency was significantly higher in the LOAD group than in the control group (P=0.043). Conclusion: The rs744373 SNP of the BIN1 gene is significantly associated with the risk of developing AD in the studied population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».