HC-DN signatures tracked different aspects of ADRD risk in independent PREVENT-AD participants.
Notice bibliographique
Résumé
<p>We externally validated our UKB-derived population signatures of HC-DN co-variation by investigating their mapping to ADRD-related risk factors in an unseen, independent participant sample. We tracked subject-specific expressions of the 25 modes of HC-DN co-variation in PREVENT-AD participants to a collection of 157 widely established indicators of ADRD progression. We computed the Pearson’s correlation between the HC and DN pattern expressions and the PREVENT-AD phenotypes for each mode. Only the Pearson’s correlation coefficients that were statistically different from their respective null distributions 95% of the time are present. We replicated several phenotypic associations highlighted in the UKB, such as with mode 1 and depression, mode 2 and verbal-numerical reasoning, and mode 6 and vascular integrity. We also showed that our modes of HC-DN co-variation track meaningful aspects of ADRD progression up to the 25th and last signature, for which we found associations with tau CSF levels on the HC side and cardiovascular factors (e.g., systolic blood pressure, pulse, and <i>APOE</i> ε4/4 genotype) on the DN side. We thus showed that HC-DN signatures robustly link to different aspects of ADRD risk in a completely independent cohort from the one in which the co-variation patterns have originally been derived. Data underlying this figure can be found at <a href="https://github.com/dblabs-mcgill-mila/HCDMNCOV_AD/blob/master/external_validation" target="_blank">https://github.com/dblabs-mcgill-mila/HCDMNCOV_AD/blob/master/external_validation</a> (DOI: <a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.7126809" target="_blank">10.5281/zenodo.7126809</a>). ADRD, Alzheimer’s disease and related dementia; DN, default network; HC, hippocampus.</p> <p>(TIFF)</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,821 | 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 ».