Brain–heart–eye axis revealed by multi-organ imaging genetics and proteomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-organ research investigates interconnections among multiple human organ systems, enhancing our understanding of human aging and disease mechanisms. Here we use multi-organ imaging, individual- and summary-level genetics, and proteomics data consolidated via the MULTI Consortium to delineate a brain-heart-eye axis using brain patterns of structural covariance (PSCs), heart imaging-derived phenotypes (IDPs) and eye IDPs. We find that proteome-wide associations of the PSCs and IDPs show within-organ specificity and cross-organ interconnections. Pleiotropic effects of common single-nucleotide polymorphisms are observed across multiple organs, and key genetic parameters are estimated for single-nucleotide polymorphism-based heritability, polygenicity and selection signatures across the three organs. A gene-drug-disease network shows the potential of drug repurposing for cross-organ diseases. Co-localization and causal analyses reveal cross-organ causal relationships between PSC/IDP and chronic diseases, such as Alzheimer's disease, heart failure and glaucoma. Finally, integrating multi-organ/omics features improves prediction for systemic disease categories and cognition compared with single-organ/omics features, providing future avenues for modelling human aging and disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle