LATE-NC risk alleles (in <i>TMEM106B, GRN</i>, and <i>ABCC9</i> genes) among persons with African ancestry
Notice bibliographique
Résumé
Limbic-predominant age-related TDP-43 encephalopathy (LATE) affects approximately one-third of older individuals and is associated with cognitive impairment. However, there is a highly incomplete understanding of the genetic determinants of LATE neuropathologic changes (LATE-NC) in diverse populations. The defining neuropathologic feature of LATE-NC is TDP-43 proteinopathy, often with comorbid hippocampal sclerosis (HS). In terms of genetic risk factors, LATE-NC and/or HS are associated with single nucleotide variants (SNVs) in 3 genes-TMEM106B (rs1990622), GRN (rs5848), and ABCC9 (rs1914361 and rs701478). We evaluated these 3 genes in convenience samples of individuals of African ancestry. The allele frequencies of the LATE-associated alleles were significantly different between persons of primarily African (versus European) ancestry: In persons of African ancestry, the risk-associated alleles for TMEM106B and ABCC9 were less frequent, whereas the risk allele in GRN was more frequent. We performed an exploratory analysis of data from African-American subjects processed by the Alzheimer's Disease Genomics Consortium, with a subset of African-American participants (n = 166) having corroborating neuropathologic data through the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC). In this limited-size sample, the ABCC9/rs1914361 SNV was associated with HS pathology. More work is required concerning the genetic factors influencing non-Alzheimer disease pathology such as LATE-NC in diverse cohorts.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».