The Impact of the APOE<i>&#949;</i>4 on the Number of Neurons and Gene Expression of Degenerating Neurons in the Dorsolateral Prefrontal Cortex in Alzheimer&#8217;s Patients
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is highly prevalent in the elderly population and leads to AD patients’ higher mortality, low life quality, and lead to a huge economic burden on the health system. Even though the APOEε4 gene has been identified as a risk factor for the late onset of AD, there are no studies to examine the impact of APOEε4 on the neural and gene expression mechanisms of cognitive impairment in AD. Our study examined the impact of APOEε4 on AD patients’ cognitive function and the level of a hallmark of AD pathology. This study also examined the impact of APOEε4 on the number of neurons in the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC)and the gene expression of degenerating neurons. This study used data from one publicly available dataset called the Seattle Alzheimer’s Disease Brain Cell Atlas consortium (SEA-AD), including 75 AD patients (M = 88.56 years, SD = 7.89). T-tests revealed a significant difference in participants’ age at death, cognitive status, age of onset cognitive symptoms, cognitive abilities screening instrument score, mini-mental state examination score, montreal cognitive assessment score, and the percentage of Sst chodl, L6 b, and L5/6 NP cells between APOEε4 carriers and non-carriers. Single-cell RNA sequence revealed that APOEε4 led to a significantly less gene expression of the GLRA1 gene in Sst chodl neurons and KCNA1 gene in L5/6 NP neurons. The present findings provide insight for enhancing understanding of the cause of AD and AD’s cognitive impairment from an APOEε4 perspective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».