Gene-Based Rare Allele Analysis Identified a Risk Gene of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) has a strong propensity to run in families. However, the known risk genes excluding APOE are not clinically useful. In various complex diseases, gene studies have targeted rare alleles for unsolved heritability. Our study aims to elucidate previously unknown risk genes for AD by targeting rare alleles. We used data from five publicly available genetic studies from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and the database of Genotypes and Phenotypes (dbGaP). A total of 4,171 cases and 9,358 controls were included. The genotype information of rare alleles was imputed using 1,000 genomes. We performed gene-based analysis of rare alleles (minor allele frequency≤3%). The genome-wide significance level was defined as meta P<1.8×10(-6) (0.05/number of genes in human genome = 0.05/28,517). ZNF628, which is located at chromosome 19q13.42, showed a genome-wide significant association with AD. The association of ZNF628 with AD was not dependent on APOE ε4. APOE and TREM2 were also significantly associated with AD, although not at genome-wide significance levels. Other genes identified by targeting common alleles could not be replicated in our gene-based rare allele analysis. We identified that rare variants in ZNF628 are associated with AD. The protein encoded by ZNF628 is known as a transcription factor. Furthermore, the associations of APOE and TREM2 with AD were highly significant, even in gene-based rare allele analysis, which implies that further deep sequencing of these genes is required in AD heritability studies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».