Identification of novel susceptibility genes in childhood‐onset systemic lupus erythematosus using a uniquely designed candidate gene pathway platform
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood-onset systemic lupus erythematosus (SLE) presents a unique subgroup of patients for genetic study. The present study was undertaken to identify susceptibility genes contributing to SLE, using a novel candidate gene pathway microarray platform to investigate gene expression in patients with childhood-onset SLE and both of their parents. METHODS: Utilizing bioinformatic tools, a platform of 9,412 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) from 1,204 genes was designed and validated. Molecular inversion probes and high-throughput SNP technologies were used for assay development. Seven hundred fifty three subjects, corresponding to 251 full trios of childhood-onset SLE families, were genotyped and analyzed using transmission disequilibrium testing (TDT) and multitest corrections. RESULTS: Family-based TDT showed a significant association of SLE with a N673S polymorphism in the P-selectin gene (SELP) (P = 5.74 x 10(-6)) and a C203S polymorphism in the interleukin-1 receptor-associated kinase 1 gene (IRAK1) (P = 9.58 x 10(-6)). These 2 SNPs had a false discovery rate for multitest correction of <0.05, and therefore a >95% probability of being considered as proven. Furthermore, 7 additional SNPs showed q values of <0.5, suggesting association with SLE and providing a direction for followup studies. These additional genes notably included TNFRSF6 (Fas) and IRF5, supporting previous findings of their association with SLE pathogenesis. CONCLUSION: SELP and IRAK1 were identified as novel SLE-associated genes with a high degree of significance, suggesting new directions in understanding the pathogenesis of SLE. The overall design and results of this study demonstrate that the candidate gene pathway microarray platform used provides a novel and powerful approach that is generally applicable in identifying genetic foundations of complex diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».