Meta-Analysis of Differentially Expressed Genes in the Substantia Nigra in Parkinson's Disease Supports Phenotype-Specific Transcriptome Changes

Background: Studies regarding differentially expressed genes (DEGs) in Parkinson's disease (PD) have focused on common upstream regulators or dysregulated pathways or ontologies; however, the relationships between DEGs and disease-related or cell type-enriched genes have not been systematically studied. Meta-analysis of DEGs (meta-DEGs) are expected to overcome the limitations, such as replication failure and small sample size of previous studies. Purpose: Meta-DEGs were performed to investigate dysregulated genes enriched with neurodegenerative disorder causative or risk genes in a phenotype-specific manner. Methods: Six microarray datasets from PD patients and controls, for which substantia nigra sample transcriptome data were available, were downloaded from the NINDS data repository. Meta-DEGs were performed using two methods, combining p-values and combing effect size, and common DEGs were used for secondary analyses. Gene sets of cell type-enriched or disease-related genes for PD, Alzheimer's disease (AD), and hereditary progressive ataxia were constructed by curation of public databases and/or published literatures. Results: Our meta-analyses revealed 449 downregulated and 137 upregulated genes. Overrepresentation analyses with cell type-enriched genes were significant in neuron-enriched genes but not in astrocyte- or microglia-enriched genes. Meta-DEGs were significantly enriched in causative genes for hereditary disorders accompanying parkinsonism but not in genes associated with AD or hereditary progressive ataxia. Enrichment of PD-related genes was highly significant in downregulated DEGs but insignificant in upregulated genes. Conclusion: Downregulated meta-DEGs were associated with PD-related genes, but not with other neurodegenerative disorder genes. These results highlight disease phenotype-specific changes in dysregulated genes in PD.ope

PhenGenVar: A User-Friendly Genetic Variant Detection and Visualization Tool for Precision Medicine

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The First Korean Family With Boucher-Neuhauser Syndrome Carrying a Novel Mutation in PNPLA6

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The Protein-Protein Interaction Network of Hereditary Parkinsonism Genes Is a Hierarchical Scale-Free Network

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Alteration of the corpus callosum in patients with Alzheimer's disease: Deep learning-based assessment

Background: Several studies have reported changes in the corpus callosum (CC) in Alzheimer's disease. However, the involved region differed according to the study population and study group. Using deep learning technology, we ensured accurate analysis of the CC in Alzheimer's disease. Methods: We used the Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) dataset to investigate changes in the CC. The individuals were divided into three groups using the Clinical Dementia Rating (CDR); 94 normal controls (NC) were not demented (NC group, CDR = 0), 56 individuals had very mild dementia (VMD group, CDR = 0.5), and 17 individuals were defined as having mild and moderate dementia (MD group, CDR = 1 or 2). Deep learning technology using a convolutional neural network organized in a U-net architecture was used to segment the CC in the midsagittal plane. Total CC length and regional magnetic resonance imaging (MRI) measurements of the CC were made. Results: The total CC length was negatively associated with cognitive function. (beta = -0.139, p = 0.022) Among MRI measurements of the CC, the height of the anterior third (beta = 0.038, p <0.0001) and width of the body (beta = 0.077, p = 0.001) and the height (beta = 0.065, p = 0.001) and area of the splenium (beta = 0.059, p = 0.027) were associated with cognitive function. To distinguish MD from NC and VMD, the receiver operating characteristic analyses of these MRI measurements showed areas under the curves of 0.65-0.74. (total CC length = 0.705, height of the anterior third = 0.735, width of the body = 0.714, height of the splenium = 0.703, area of the splenium = 0.649). Conclusions: Among MRI measurements, total CC length, the height of the anterior third and width of the body, and the height and area of the splenium were associated with cognitive decline. They had fair diagnostic validity in distinguishing MD from NC and VMD.ope

Mendelian Randomisation Study of Smoking, Alcohol, and Coffee Drinking in Relation to Parkinson's Disease

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Graphene plasmonics for actively tunable integrated photonic devices

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2017. 8. 박남규.육방 격자 구조 형태로 결합되어 있는 탄소 원자들의 단일 격자 층으로 이루어진 그래핀은 이차원 (2D) 구조 특성, 선형적 분산 특성 (linear dispersion with the massless Dirac point)에 따른 매우 높은 전기 전도성 등의 많은 장점을 가지고 있기 때문에 극한 파장 한계 이하 영역의 플라즈모닉스를 위한 차세대 구성 물질로 각광을 받고 있다. 특히, 그래핀 자체의 저차원 구조 특성은 광학 소자의 집적도를 향상시킬 수 있고, 도핑 레벨 조절에 따른 전기 전도도의 변화 특성은 그래핀의 광학적 특성에 대한 변조 가능성과 직결됙기 때문에 광 흡수체, 광 변조기, 메타 물질 등과 같은 다양한 그래핀 기반의 능동 변조 플라즈모닉 소자에서 화학적 도핑이나 직류 전기장 바이어스의 인가를 통해 그래핀의 전기 전도도를 조절함으로써 빛의 흐름을 제어하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 그래핀 플라즈몬의 탁월한 특성들을 활용하여 능동 변조 집적 광 소자를 구현하고 빛의 흐름을 보다 효율적으로 제어하기 위한 방안을 제시하는 데에 초점을 두고 있으며, 그래핀 플라즈몬 모드에 대한 제어 및 변조 효율 증대를 위해 light-graphene 상호작용 및 모드 국소화 특성을 향상시킬 수 있는 그래핀 플라즈모닉 시스템들을 제안하고자 한다. 배경 이론에서는 그래핀의 광학적 전기 전도도에 대한 이론적 해석 모델인 magneto-optical 전기 전도도 모델에 대한 고찰을 바탕으로 그래핀의 광학적 흡수 전이 특성과 복소 표면 전기 전도도 사이의 관계를 규명하고, 주파수 응답 특성 및 도핑 레벨에 따른 변조 특성을 확인하였다. 또한, 이러한 magneto-optical 전기 전도도를 갖는 그래핀 단층 박막의 표면에서 발생하는 그래핀 플라즈몬 모드들에 대한 기초 이론과 수치 해석 전산 모사에서 그래핀 단층 박막을 다루는 대표적인 방식을 설명하였다. 먼저, 이러한 이론적 배경을 바탕으로 그래핀 기반의 저차원 metal-gap-dielectric (MGD) 도파로 시스템을 제안하였다. 저차원 MGD 도파로 시스템은 두 일차원 경계 조건에 의하여, gap 그래핀 층에 강하게 국소화되어 전파하는 저차원 하이브리드 그래핀 갭 플라즈몬 (H-GGP) 모드를 발생시키며 이러한 H-GGP 모드의 독특한 전기장 분포 패턴에 기인하여 매우 향상된 light-graphene 겹침 수치를 갖는다. 또한 이와 같이 증가한 light-graphene 겹침 수치의 영향으로, H-GGP 모드는 그래핀의 도핑 레벨 변조에 대하여 mode profile은 안정적으로 유지하면서 전파 상수의 변조 민감도 향상과 선형 변조가 가능한 특성을 보인다. 한편, 그래핀 플라즈몬의 lateral 방향 모드 국소화를 위한 유전체 부하 그래핀 플라즈몬 (DLGSP) 도파로 구조를 제안하였는데, 이는 그래핀을 재단하거나 표면 전기 전도도를 공간적으로 변조할 필요가 없기 때문에 나노 공정 기술을 이용한 제작이 용이하고 다양한 구조로 응용이 가능한 장점을 갖는다. 또한 DLGSP 모드는 높은 유효 모드 굴절률 특성을 보이고 그래핀의 표면 전기 전도도 변화에 대해 매우 민감한 변조 특성을 갖기 때문에 이러한 특성들을 기반으로 설계한 결합 DLGSP 도파로 시스템에서는 주기가 매우 짧은 블로흐 진동 현상의 구현이 가능하며 그래핀의 도핑 레벨 변조를 통해 블로흐 진동의 전파 특성 (주기 및 진동)을 파장 한계 영역에서 효율적으로 제어할 수 있다. 또한, 그래핀의 저차원 구조 특성에 의한 광 흡수 효율 감소 문제를 극복하고 광 흡수 특성을 극대화하기 위해 그래핀-유전체 다층 박막 구조 기반의 광대역 완전 광 흡수체를 제안하였다. 제안한 톱날 형태의 광 흡수 구조체는 쌍곡 메타물질 도파로의 느린 빛 모드를 활용함으로써 그래핀에 의한 완전 광 흡수 특성이 넓은 주파수 대역에서 유지할 뿐만 아니라 그래핀의 도핑 레벨 조절을 통해 완전 광 흡수 대역의 능동 변조가 가능한 장점을 갖는다. 이러한 연구 결과들은 그래핀 자체의 저차원 구조 특성으로 인해 광학 모드와 그래핀의 상호 작용이 감소하는 근본적인 문제점을 보완하고 그래핀 플라즈몬 모드에 대한 제어 및 변조, 광 흡수 효율을 극대화하는 기술에 활용할 수 있기 때문에 능동 변조 집적 광 소자의 개발 및 성능 향상을 위한 다양한 응용 가능성과 자유도를 제시할 수 있다.제 1 장 서 론 1 1.1 연구의 배경 1 1.1.1 그래핀 기반의 광전자 및 광학 소자 연구 3 1.1.2 그래핀 플라즈모닉스와 메타 물질 연구 8 1.1.3 그래핀/금속 혼성 구조를 이용한 플라즈모닉스 연구 12 1.2 연구의 목적 15 1.3 논문의 구성 17 제 2 장 배경 이론 18 2.1 그래핀의 magneto-optical 전기 전도도 19 2.2 그래핀의 표면 플라즈몬 파 분석 28 2.2.1 표면 전기 전도도 (surface conductivity) 모델 28 2.2.2 등가 유전율 (equivalent permittivity) 모델 34 2.3 그래핀 기반의 플라즈모닉 도파로 기술 40 제 3 장 Light-graphene 상호작용의 향상을 위한 저차원 hybrid graphene gap plasmon 45 3.1 저차원 metal-gap-dielectric (MGD) 도파로 시스템 48 3.2 저차원 H-GGP 모드의 전파 특성 분석 52 3.2.1 H-GGP 모드의 전기장 분포 특성 53 3.2.2 Gap 그래핀 영역의 너비 조절에 따른 H-GGP 모드의 주요 모드 특성 변화 57 3.2.3 H-GGP 모드의 전기장 집속 특성 및 light-graphene 겹침 수치 60 3.2.4 상온 (T=300K)에서의 H-GGP 모드 특성 64 3.3 도핑 레벨 변화에 따른 H-GGP 모드의 변조 특성 67 3.4 결론 71 제 4 장 유전체 부하 그래핀 플라즈몬 도파로 시스템의 블로흐 진동 분석 72 4.1 유전체 기판에 의한 그래핀 표면 플라즈몬 모드의 전파 특성 변화 75 4.2 유전체 부하 그래핀 플라즈몬 도파로 77 4.3 유전체 부하 그래핀 플라즈몬 모드를 이용한 결합 도파로 시스템에서의 블로흐 진동 특성 분석 83 4.3.1 유전체 부하 그래핀 플라즈몬 모드 기반의 결합 도파로 시스템 83 4.3.2 결합 모드 이론을 이용한 블로흐 진동 현상 분석 86 4.3.3 도핑 레벨 변화에 따른 블로흐 진동의 변조 특성 91 4.4 결론 95 제 5 장 쌍곡 메타물질 도파로 이론을 활용한 그래핀-유전체 다층 박막 기반의 광대역 완전 광 흡수 구조체 96 5.1 쌍곡 메타물질 도파로의 모드 특성 97 5.2 그래핀-유전체 다층 박막 구조 기반의 광대역 완전 광 흡수체 101 5.2.1 그래핀-유전체 다층 박막 톱날 구조의 광 흡수 특성 101 5.2.2 그래핀-유전체 다층 박막 톱날 구조의 흡수 대역 변조 특성 104 5.3 결론 106 제 6 장 결론 107 참고문헌 109 Abstract 116Docto

Accuracy of Machine Learning Using the Montreal Cognitive Assessment for the Diagnosis of Cognitive Impairment in Parkinson's Disease

Objective: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is recommended for assessing general cognition in Parkinson's disease (PD). Several cutoffs of MoCA scores for diagnosing PD with cognitive impairment (PD-CI) have been proposed, with varying sensitivity and specificity. This study investigated the utility of machine learning algorithms using MoCA cognitive domain scores for improving diagnostic performance for PD-CI. Methods: In total, 2,069 MoCA results were obtained from 397 patients with PD enrolled in the Parkinson's Progression Markers Initiative database with a diagnosis of cognitive status based on comprehensive neuropsychological assessments. Using the same number of MoCA results randomly sampled from patients with PD with normal cognition or PD-CI, discriminant validity was compared between machine learning (logistic regression, support vector machine, or random forest) with domain scores and a cutoff method. Results: Based on cognitive status classification using a dataset that permitted sampling of MoCA results from the same individual (n = 221 per group), no difference was observed in accuracy between the cutoff value method (0.74 ± 0.03) and machine learning (0.78 ± 0.03). Using a more stringent dataset that excluded MoCA results (n = 101 per group) from the same patients, the accuracy of the cutoff method (0.66 ± 0.05), but not that of machine learning (0.74 ± 0.07), was significantly reduced. Inclusion of cognitive complaints as an additional variable improved the accuracy of classification using the machine learning method (0.87-0.89). Conclusion: Machine learning analysis using MoCA domain scores is a valid method for screening cognitive impairment in PD.ope

Genome-wide Association and Meta-analysis of Age at Onset in Parkinson Disease: Evidence From the COURAGE-PD Consortium

Background and objectives: Considerable heterogeneity exists in the literature concerning genetic determinants of the age at onset (AAO) of Parkinson disease (PD), which could be attributed to a lack of well-powered replication cohorts. The previous largest genome-wide association studies (GWAS) identified SNCA and TMEM175 loci on chromosome (Chr) 4 with a significant influence on the AAO of PD; these have not been independently replicated. This study aims to conduct a meta-analysis of GWAS of PD AAO and validate previously observed findings in worldwide populations. Methods: A meta-analysis was performed on PD AAO GWAS of 30 populations of predominantly European ancestry from the Comprehensive Unbiased Risk Factor Assessment for Genetics and Environment in Parkinson's Disease (COURAGE-PD) Consortium. This was followed by combining our study with the largest publicly available European ancestry dataset compiled by the International Parkinson Disease Genomics Consortium (IPDGC). Results: The COURAGE-PD Consortium included a cohort of 8,535 patients with PD (91.9%: Europeans and 9.1%: East Asians). The average AAO in the COURAGE-PD dataset was 58.9 years (SD = 11.6), with an underrepresentation of females (40.2%). The heritability estimate for AAO in COURAGE-PD was 0.083 (SE = 0.057). None of the loci reached genome-wide significance (p < 5 × 10-8). Nevertheless, the COURAGE-PD dataset confirmed the role of the previously published TMEM175 variant as a genetic determinant of the AAO of PD with Bonferroni-corrected nominal levels of significance (p < 0.025): (rs34311866: β(SE)COURAGE = 0.477(0.203), p COURAGE = 0.0185). The subsequent meta-analysis of COURAGE-PD and IPDGC datasets (Ntotal = 25,950) led to the identification of 2 genome-wide significant association signals on Chr 4, including the previously reported SNCA locus (rs983361: β(SE)COURAGE+IPDGC = 0.720(0.122), p COURAGE+IPDGC = 3.13 × 10-9) and a novel BST1 locus (rs4698412: β(SE)COURAGE+IPDGC = -0.526(0.096), p COURAGE+IPDGC = 4.41 × 10-8). Discussion: Our study further refines the genetic architecture of Chr 4 underlying the AAO of the PD phenotype through the identification of BST1 as a novel AAO PD locus. These findings open a new direction for the development of treatments to delay the onset of PD..ope

PTEN-Induced Putative Kinase 1 Dysfunction Accelerates Synucleinopathy

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