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Enregistrement W7117234239 · doi:10.1002/alz70856_101070

An Epi‐Metabolomics Approach for Studying Epigenetic and Metabolic changes in Alzheimer's Disease Brain

2025· article· en· W7117234239 sur OpenAlexaff
Nadia Ashrafi, Sangeetha Vishweswaraiah, Ali Yılmaz, Sümeyya Akyol, Ieva Kerševičiūtė, Karolis Krinickis, Juozas Gordevičius, Stewart F. Graham

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsDiseaseMetabolomicsDNA methylationMetaboliteEpigenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's Disease (AD) is a complex, multifactorial, progressive, and irreversible neurodegenerative disorder characterized by cognitive, functional, and behavioral impairments. The diagnosis of AD is based on the presence of amyloid plaques and intracellular neurofibrillary tangles, with pathological changes beginning 20 to 30 years before symptoms appear. Current treatments only slow disease progression and manage symptoms, while research remains focused on single omics approaches such as genomics, metabolomics, proteomics, and lipidomics, with the high cost of multi-omics integration limiting deeper insight into its neuropathology. This study's novelty lies in integrating metabolomics and methylation analysis to investigate the etiology and pathogenesis of AD using post-mortem brain samples from individuals with AD and mild-AD, compared to age and gender-matched controls. METHOD: H NMR and the Illumina Infinium Methylation EPIC Bead Chip assay, we identified differentially abundant metabolites and differentially methylated cytosines using robust linear regression. We further examined the correlation between methylation and metabolite in brain samples from individuals with AD (n = 30), mild-AD (n = 14), and age and gender-matched controls (n = 30). RESULT: 20 metabolites were significantly different concentrations when we compared AD against controls (FDR q < 0.05). Similarly, 17 metabolites were identified as being at significantly different concentrations when we compared mild-AD against controls (FDR q < 0.05). We identified 18 differentially methylated CpGs when comparing AD to controls and 48 CpGs when comparing Mild AD to control. Epimetabolome analysis corroborated our initial metabolomics analysis highlighting specific CpGs associated with the proteins of interested to be either hypo or hypermethylated. Inflammatory regulators, serotonergic synapse, and sphingolipid metabolism were all upregulated metabolic pathways in mild-AD which could be directly linked to disease development. We also report significant perturbation in the biosynthesis of amino acids, 2-Oxocarboxyclic acid metabolism, Starch, and sucrose metabolism those individuals who died from AD. CONCLUSION: Overall, our findings demonstrate intricate relationship between methylation changes and metabolite concentrations which underlines the utility of combining metabolomics and other omics-based platforms such as epigenetics for the study of AD and related dementias.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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