A multilayer network analysis of Alzheimer's disease pathogenesis: Roles for p‐tau, synaptic peptides, and physical activity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the aging brain, cognitive abilities emerge from the coordination of complex pathways arising from a balance between protective lifestyle and environmental factors and accumulation of neuropathologies. METHODS: As part of the Rush Memory and Aging Project (n = 440), we measured accelerometer-based actigraphy, cognitive performance, and after brain autopsy, selected reaction monitoring mass spectrometry. Multilevel network analysis was used to examine the relationships among the molecular machinery of vesicular neurotransmission, Alzheimer's disease (AD) neuropathology, cognition, and late-life physical activity. RESULTS: Synaptic peptides involved in neuronal secretory function were the most influential contributors to the multilayer network, reflecting the complex interdependencies among AD pathology, synaptic processes, and late-life cognition. Older adults with lower physical activity evidenced stronger adverse relationships among phosphorylated tau peptides, markers of synaptic integrity, and tangle pathology. DISCUSSION: Network-based approaches simultaneously model interdependent biological processes and advance understanding of the role of physical activity in age-associated cognitive impairment. HIGHLIGHTS: Network-based approaches simultaneously model interdependent biological processes. Secretory synaptic peptides were influential contributors to the multilayer network. Older adults with lower physical activity had adverse relationships among pathology. There was interdependence among phosphorylated tau, synaptic integrity, and tangles. Network methods elucidate the role of physical activity in cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».