The SNP rs6859 in NECTIN2 gene is associated with underlying heterogeneous trajectories of cognitive changes in older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional decline associated with dementia, including in Alzheimer's disease (AD), is not uniform across individuals, and respective heterogeneity is not yet fully explained. Such heterogeneity may in part be related to genetic variability among individuals. In this study, we investigated whether the SNP rs6859 in nectin cell adhesion molecule 2 (NECTIN2) gene (a major risk factor for AD) influences trajectories of cognitive decline in older participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). METHODS: We retrospectively analyzed records on 1310 participants from the ADNI database for the multivariate analysis. We used longitudinal measures of Mini-Mental State Examination (MMSE) scores in participants, who were cognitively normal, or having AD, or other cognitive deficits to investigate the trajectories of cognitive changes. Multiple linear regression, linear mixed models and latent class analyses were conducted to investigate the association of the SNP rs6859 with MMSE. RESULTS: The regression coefficient per one allele dose of the SNP rs6859 was independently associated with MMSE in both cross-sectional (-2.23, p < 0.01) and linear mixed models (-2.26, p < 0.01) analyses. The latent class model with three distinct subgroups (class 1: stable and gradual decline, class 2: intermediate and late decline, and class 3: lowest and irregular) performed best in the posterior classification, 42.67% (n = 559), 21.45% (n = 281), 35.88% (n = 470) were classified as class 1, class 2, and class 3. In the heterogeneous linear mixed model, the regression coefficient per one allele dose of rs6859 - A risk allele was significantly associated with MMSE class 1 and class 2 memberships and related decline; Class 1 (-2.28, 95% CI: -4.05, -0.50, p < 0.05), Class 2 (-5.56, 95% CI: -9.61, -1.51, p < 0.01) and Class 3 (-0.37, 95% CI: -1.62, 0.87, p = 0.55). CONCLUSIONS: This study found statistical evidence supporting the classification of three latent subclass groups representing complex MMSE trajectories in the ADNI cohort. The SNP rs6859 can be suggested as a candidate genetic predictor of variation in modeling MMSE trajectory, as well as for identifying latent classes with higher baseline MMSE. Functional studies may help further elucidate this relationship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».