New insights into the molecular biology of Alzheimer’s-like cerebral amyloidosis achieved through multi‐omics approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the neuropathologic hallmarks of Alzheimer's disease (AD) is amyloid plaques composed of fibrillar amyloid beta (Aβ) that accumulate in the hippocampus and cerebral cortex. The identification of molecular changes and interactions associated with Aβ-dependent cerebral amyloidosis is a need in the field. We hypothesize that structured datasets linking proteins to differentially abundant metabolites may provide an indirect but effective means of elucidating the processes and functions in which these metabolites are involved. The goal of this study was to identify core network modules related to AD-like cerebral amyloidosis to provide new insights into the molecular underpinnings of this brain disorder potentially associated with diet and microbiota modulation. METHODS: We performed fecal bacterial genotyping and untargeted metabolomic analysis of plasma and feces from wild-type and McGill-R-Thy1-APP transgenic (Tg) rats, a model of AD-like cerebral amyloidosis, that were exposed to a high-fat diet protocol. To identify relevant proteins associated with the discriminant metabolites, we used several structured databases. Protein-metabolite associations (both physical and functional) were retrieved, and a collection of AD-associated protein-protein interaction (PPI) networks were built using a near-neighborhood approach. RESULTS: A total of 44 bacterial genera and 636 plasma and 576 fecal metabolites were analyzed. From the discriminating metabolites of the Sparse Partial Least Squares Discriminant Analysis (sPLS-DA) models, 657 networks were collected and a subset of the top 20 exploratory networks was defined. The first ranked network in terms of seed protein enrichment and number of participating metabolites showed strong biological signals of innate and adaptive immunity processes, with CD36 emerging as a central hub, orchestrating immunity, metabolic pathways, and fatty acid trafficking. CONCLUSIONS: The network biology approach enabled a precise definition of the metabolic pathways underlying the disease biology highlighting the role of immune system in the complex interaction of the brain-gut axis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».