MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405695274 · doi:10.3390/ijms252413655

Immune Cell Distributions in the Blood of Healthy Individuals at High Genetic Risk of Parkinson’s Disease

2024· article· en· W4405695274 sur OpenAlexaff
Laura Deecke, David Goldeck, Olena Ohlei, Jan Homann, Ilja Demuth, Lars Bertram, Graham Pawelec, Christina M. Lill

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésImmune systemDiseaseParkinson's diseaseBiologyMedicineCellImmunologyGeneticsBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immune system likely plays a key role in Parkinson’s disease (PD) pathophysiology. Thus, we investigated whether immune cell compositions are already altered in healthy individuals at high genetic risk for PD. We quantified 92 immune cell subtypes in the blood of 442 individuals using multicolor flow cytometry. Polygenic risk scores (PGS) for PD were calculated based on genome-wide significant SNPs (n = 87) from a large genome-wide association study (n = 1,530,403). Linear regression analyses did not reveal significant associations between PGS and any immune cell subtype (FDR = 0.05). Nominally significant associations were observed for NKG2C+ B cells (p = 0.026) in the overall sample. Older participants at increased genetic PD risk also showed a higher proportion of myeloid dendritic cells (p = 0.019) and CD27+CD4+ memory T cells (p = 0.043). Several immune cells were nominally statistically associated in women only. These findings suggest that major alterations of immune cells only occur later in the progression of PD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular SciencesMême sujetRNA regulation and diseaseTravaux en français237 207