Omics signature of new-onset mild cognitive impairment and dementia in a population- based study
Notice bibliographique
Résumé
Plasma proteomics and metabolomics snapshots reveal a molecular signature in circulation delineating pathophysiology of major and minor neurocognitive disorder. To identify new cues to disease aetiology and diagnostic approach, we applied plasma proteomics and metabolomics profiling platforms to samples collected in a population-based study of the Singapore Longitudinal Ageing Studies Wave 2 (SLAS-2). In this longitudinal study, blood samples were analysed with standard clinical chemistry, plasma proteomics (Sengenics) and metabolomics (Nightingale) panels. Participants were followed up for the development of mild cognitive impairment (MCI) and dementia for 3-5 years. Of the total 1,892 molecules in all assay types, 463 demonstrated significant associations with baseline prevalent MCI and dementia. We trained an automatic linear modelling of predictors for follow-up new-onset MCI and dementia. The best model consists of 10 variables including ZSCAN18, PRKD3, SPANXN4, DDX43, saturated fatty acids, PPP3CA, NFATC4, IL-8, PAK6, and PDGFB. In terms of molecular function, these molecular markers are involved in immunological dysfunction and inflammatory reaction, protein coding, lipids, DNA-binding transcription factor activity, and nervous system development. In conclusion, our current research has identified an omics signature linked to new-onset mild cognitive disorder and dementia, which we hope can help enhance the accuracy of their diagnosis using circulating blood samples.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».