ZNF653 transcription factor activity is associated with FDG‐PET changes in AD brain‐vulnerable regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Positron emission tomography (PET) imaging greatly impacted Alzheimer’s disease (AD) research and diagnosis. which makes predicting PET brain imaging alterations using blood data is of high interest. Additionally, integrating PET and omics data can provide new insights into AD pathophysiology. Here, we implemented a module‐based framework combining blood transcriptomics with PET to search transcription factors (TFs) activities associated with brain metabolic changes in AD. We hypothesized that integrating omics and PET data will help advance our understanding of AD neurobiology and may reveal relevant new peripheral biomarkers. Methods [18F]Fluorodeoxyglucose ([18F]FDG)‐PET imaging and transcriptomics data were acquired from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Blood microarray gene expression from ADNI, GSE63063 and GSE97760 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ ) datasets were submitted to differential expression (DE) analysis. Regulatory units (regulons) of TFs and their predicted target genes were reconstructed using the ARACNe method. Altered regulons in AD submitted gene set variation analysis to infer their TF activity prior to neuroimaging integration with [18F]FDG‐PET images using voxel‐wise eneralized linear regression (GLR) models adjusted for age, gender, years of education, and APOEε4 (RMINC package). Results Sixty‐one regulatory units were significantly enriched with altered genes in at least ⅔ of the datasets explored, and 12 were altered in all three (Figure A‐B). The voxel‐wise correlation between [18F]FDG‐PET and regulons resulted in t‐statistical maps, where uncorrected t‐value > 2.0 was used as the threshol. We observed that ZNF653 has a positive correlation with [18F]FDG‐PET in the precuneus (24.24% left, 39.51% right), medial frontal gyrus (17.26% left), medial frontal‐orbital gyrus (12.50% left) and precentral gyrus (9.08% left, 8.28% right). Interestingly, the ZNF653 regulatory unit is composed majoritarily by genes related to energetic metabolism and protein kinase activity (Figure 1C‐D). Conclusion We identified the activity of the ZNF653 regulatory unit associated with [18 F]FDG‐PET metabolism in the brain of AD individuals. Furthermore, ZNF653 activity could be modulating metabolic and protein kinase activity‐related genes, highlighting a potential role of this TF in AD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».