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Enregistrement W4395084379 · doi:10.1016/j.nbd.2024.106514

RNA sequencing of olfactory bulb in Parkinson's disease reveals gene alterations associated with olfactory dysfunction

2024· article· en· W4395084379 sur OpenAlexfundno aff
Cécilia Tremblay, Sidra Aslam, Jessica E. Walker, Ileana Lorenzini, Anthony J. Intorcia, Richard Arce, Parichita Choudhury, Charles H. Adler, Holly A. Shill, Erika Driver‐Dunckley, Shyamal Mehta, Ignazio S. Piras, Christine M. Belden, Alireza Atri, Thomas G. Beach, Geidy E. Serrano

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchArizona Biomedical Research CommissionArizona Department of Health ServicesMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésOlfactory bulbBiologyOlfactory systemParkinson's diseaseTranscriptomeOlfactory receptorNeuroscienceGene expressionGeneticsGeneInternal medicineCentral nervous systemMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The olfactory bulb is involved early in the pathophysiology of Parkinson's disease (PD), which is consistent with the early onset of olfactory dysfunction. Identifying the molecular mechanisms through which PD affects the olfactory bulb could lead to a better understanding of the pathophysiology and etiology of olfactory dysfunction in PD. We specifically aimed to assess gene expression changes, affected pathways and co-expression network by whole transcriptomic profiling of the olfactory bulb in subjects with clinicopathologically defined PD. Bulk RNA sequencing was performed on frozen human olfactory bulbs of 20 PD and 20 controls without dementia or any other neurodegenerative disorder, from the Arizona Study of Aging and Neurodegenerative disorders and the Brain and Body Donation Program. Differential expression analysis (19 PD vs 19 controls) revealed 2164 significantly differentially expressed genes (1090 upregulated and 1074 downregulated) in PD. Pathways enriched in downregulated genes included oxidative phosphorylation, olfactory transduction, metabolic pathways, and neurotransmitters synapses while immune and inflammatory responses as well as cellular death related pathways were enriched within upregulated genes. An overrepresentation of microglial and astrocyte-related genes was observed amongst upregulated genes, and excitatory neuron-related genes were overrepresented amongst downregulated genes. Co-expression network analysis revealed significant modules highly correlated with PD and olfactory dysfunction that were found to be involved in the MAPK signaling pathway, cytokine-cytokine receptor interaction, cholinergic synapse, and metabolic pathways. LAIR1 (leukocyte associated immunoglobulin like receptor 1) and PPARA (peroxisome proliferator activated receptor alpha) were identified as hub genes with a high discriminative power between PD and controls reinforcing an important role of neuroinflammation in the olfactory bulb of PD subjects. Olfactory identification test score positively correlated with expression of genes coding for G-coupled protein, glutamatergic, GABAergic, and cholinergic receptor proteins and negatively correlated with genes for proteins expressed in glial olfactory ensheathing cells. In conclusion, this study reveals gene alterations associated with neuroinflammation, neurotransmitter dysfunction, and disruptions of factors involved in the initiation of olfactory transduction signaling that may be involved in PD-related olfactory dysfunction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,153 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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