Influence of Genetic Variation on Plasma Protein Levels in Older Adults Using a Multi-Analyte Panel
Notice bibliographique
Résumé
Proteins, widely studied as potential biomarkers, play important roles in numerous physiological functions and diseases. Genetic variation may modulate corresponding protein levels and point to the role of these variants in disease pathophysiology. Effects of individual single nucleotide polymorphisms (SNPs) within a gene were analyzed for corresponding plasma protein levels using genome-wide association study (GWAS) genotype data and proteomic panel data with 132 quality-controlled analytes from 521 Caucasian participants in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort. Linear regression analysis detected 112 significant (Bonferroni threshold p=2.44×10(-5)) associations between 27 analytes and 112 SNPs. 107 out of these 112 associations were tested in the Indiana Memory and Aging Study (IMAS) cohort for replication and 50 associations were replicated at uncorrected p<0.05 in the same direction of effect as those in the ADNI. We identified multiple novel associations including the association of rs7517126 with plasma complement factor H-related protein 1 (CFHR1) level at p<1.46×10(-60), accounting for 40 percent of total variation of the protein level. We serendipitously found the association of rs6677604 with the same protein at p<9.29×10(-112). Although these two SNPs were not in the strong linkage disequilibrium, 61 percent of total variation of CFHR1 was accounted for by rs6677604 without additional variation by rs7517126 when both SNPs were tested together. 78 other SNP-protein associations in the ADNI sample exceeded genome-wide significance (5×10(-8)). Our results confirmed previously identified gene-protein associations for interleukin-6 receptor, chemokine CC-4, angiotensin-converting enzyme, and angiotensinogen, although the direction of effect was reversed in some cases. This study is among the first analyses of gene-protein product relationships integrating multiplex-panel proteomics and targeted genes extracted from a GWAS array. With intensive searches taking place for proteomic biomarkers for many diseases, the role of genetic variation takes on new importance and should be considered in interpretation of proteomic results.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».