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Infection01:20

Infection

11.6K
When a pathogen enters the body and reproduces, it can cause an infection, damage body cells, and cause illness symptoms that eventually lead to disease. Therefore, its prevention requires breaking the chain of infection.
The chain begins with pathogens: bacteria, viruses, fungi, prions, or parasites such as protozoa helminths. These can be present on the skin as transient or resident flora, or they can be acquired from the environment. Identifying and treating the type of infection and...
11.6K
Urinary Tract Infection II: Pathophysiology01:25

Urinary Tract Infection II: Pathophysiology

524
The pathophysiology of urinary tract infections (UTIs) encompasses several progressive stages, beginning with bacterial colonization and culminating in potential systemic complications if untreated. UTIs are primarily initiated by bacteria, such as Escherichia coli, which often originate from the gastrointestinal tract and migrate to the urinary system through the periurethral area. This migration can occur via several routes, including improper hygiene practices, sexual activity, or...
524
Cystic Fibrosis: Pathogenesis01:23

Cystic Fibrosis: Pathogenesis

676
Cystic fibrosis (CF), an autosomal recessive disorder, significantly affects the function of exocrine glands. This genetically inherited disease is characterized by the production of thick and sticky mucus, which can severely affect various organs and systems in the body.
CF is primarily caused by a genetic mutation in a chromosome 7 gene coding for the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) protein. The most common gene mutation leading to CF is the ΔF508 mutation,...
676
Pneumonia II: Pathophysiology01:29

Pneumonia II: Pathophysiology

2.5K
The pathophysiology of pneumonia involves the following steps:
2.5K
Stages of Infection01:26

Stages of Infection

64.7K
Stages of infection describe what happens to a susceptible host once a pathogen invades the human body. The stages of infection are incubation, prodromal, illness, stage of decline, and convalescence. The incubation stage is the period from exposure to a pathogen until symptoms start. The infected person is unaware of impending illness as the pathogens grow and multiply within the body. The duration may vary depending on the type of infection. The incubation period of measles averages ten to...
64.7K
Defense Against Bacterial Pathogens01:31

Defense Against Bacterial Pathogens

2.6K
The human immune system is a complex network of cells, tissues, and organs that work together to defend the body against bacterial infections. It consists of various immune cells, each playing a specific role in the defense mechanism.
Phagocytes
Phagocytes are the frontline soldiers of the immune system. They include neutrophils and macrophages. Neutrophils are the most abundant type of white blood cell and are quickly mobilized to the site of infection. Macrophages are larger cells that patrol...
2.6K

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  • 1Case Western Reserve University School of Medicine, Cleveland, OH, USA.

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PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

少なくとも 26 の late-onset Alzheimer 病 (LOAD) リスク遺伝子座が最近の進化的選択を示している。これらの発見は、LOAD の病因と治療戦略が異なる祖先集団に合わせて調整する必要がある可能性を示唆している。

キーワード:
late-onset Alzheimer's diseaseevolutionary selectionpopulation-specific genetic factorsrisk lociancestry groups

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科学分野:

  • 遺伝学; 進化生物学; 神経科学

背景:

  • 70を超える一塩基多型（SNP）がlate-onset Alzheimer病（LOAD）と関連している。; 一般的なLOADリスク対立遺伝子は、集団間で異なる自然選択を駆動する早期生活の利益をもたらす可能性がある。; 祖先を超えたLOADリスクバリアントの選択を調査することは、集団特異的な疾患病因を明らかにすることができる。

研究 の 目的:

  • 26の世界の集団におけるLOADリスク遺伝子座の最近の進化的選択をテストすること。; 集団特異的なLOAD病因を理解するために、異なる祖先グループで選択されているLOADリスクバリアントを特定すること。; 選択パターンが集団間で異なるかどうかを判断し、併存疾患、介入効果、およびオフターゲット効果のバリエーションを示唆すること。

主な方法:

  • 1000ゲノムプロジェクトの2,504人の参加者からの全ゲノム配列データを利用した。; 26の集団における最近の進化的選択のゲノムワイドnSLスコアを計算するためにSelscanを使用した。; LOAD関連遺伝子の近くのトップ1%|nSL|サイトを特定し、ADSP対照データを使用して発見を検証した。

主要な成果:

  • 75のLOAD遺伝子座のうち52で、少なくとも2つの集団でトップ1%の|nSL|のバリアントが示された。; ADSPデータを使用して、対応する人種/民族（R/E）グループでこれらのうち26の遺伝子座が検証された。; ICA1は22の集団で選択され、ほとんどのADSP R/Eグループで検証された。; パスウェイ分析により、アフリカ人の微小管機能選択などの異なる生物学的プロセスが明らかになった。

結論:

  • 少なくとも26のLOADリスク遺伝子座が最近の進化的選択の証拠を示している。; パスウェイ分析は、異なるスーパーグループ間で選択されている異なる生物学的機能を示唆している。; LOADの病因、併存疾患、および前駆疾患のパターンは、スーパーグループによって異なる可能性があり、個別化された研究と介入が必要となる。