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Enregistrement W2029563076 · doi:10.1001/jamaneurol.2014.1491

Effects of Multiple Genetic Loci on Age at Onset in Late-Onset Alzheimer Disease

2014· review· en· W2029563076 sur OpenAlexafffund
Adam C. Naj, Gyungah Jun, Christiane Reitz, Brian W. Kunkle, William Perry, Yo Son Park, Gary W. Beecham, Ruchita Rajbhandary, Kara L. Hamilton‐Nelson, Li-San Wang, John Kauwe, Matthew J. Huentelman, Amanda Myers, Thomas D. Bird, Bradley F. Boeve, Clinton T. Baldwin, Gail P. Jarvik, Paul K. Crane, Ekaterina Rogaeva, M. Michael Barmada, F. Yesim Demirci, Carlos Cruchaga, Patricia L. Kramer, Nilüfer Ertekin‐Taner, John Hardy, Neill R. Graff‐Radford, Robert C. Green, Eric B. Larson, Peter St George‐Hyslop, Joseph D. Buxbaum, Denis A. Evans, Julie A. Schneider, Kathryn L. Lunetta, M. Ilyas Kamboh, Andrew J. Saykin, Eric M. Reiman, Philip L. De Jager, David Bennett, John C. Morris, Thomas J. Montine, Alison Goate, Deborah Blacker, Debby W. Tsuang, Håkon Håkonarson, Walter A. Kukull, Tatiana Foroud, Eden R. Martin, Jonathan L. Haines, Richard Mayeux, Lindsay A. Farrer, Gerard D. Schellenberg, Margaret A. Pericak‐Vance, Marilyn S. Albert, Roger L. Albin, Liana G. Apostolova, Steven E. Arnold, Robert W. Barber, Lisa L. Barnes, Thomas G. Beach, James T. Becker, Duane Beekly, Eileen H. Bigio, James D. Bowen, Adam Boxer, James R. Burke, Nigel J. Cairns, Laura B. Cantwell, Chuanhai Cao, Chris Carlson, Regina M. Carney, Minerva M. Carrasquillo, Steven L. Carroll, Helena C. Chui, David G. Clark, Jason J. Corneveaux, David H. Cribbs, Elizabeth Crocco, Charles DeCarli, Steven T. DeKosky, Malcolm Dick, Dennis W. Dickson, Ranjan Duara, Kelley M. Faber, Kenneth B. Fallon, Martin R. Farlow, Steven H. Ferris, Matthew P. Frosch, Douglas Galasko, Mary Ganguli, Marla Gearing, Daniel H. Geschwind, Bernardino Ghetti, John R. Gilbert, Jonathan D. Glass, John H. Growdon, Ronald L. Hamilton, Lindy E. Harrell, Elizabeth Head, Lawrence S. Honig, Christine M. Hulette, Bradley T. Hyman, Gregory A. Jicha, Lee‐Way Jin, Anna Karydas, Jeffrey Kaye, Ronald Kim, Edward H. Koo, Neil W. Kowall, Joel H. Kramer, Frank M. LaFerla, James J. Lah, James B. Leverenz, Allan I. Levey, Ge Li, Andrew P. Lieberman, Chiao‐Feng Lin, Oscar L. López, Constantine G. Lyketsos, Wendy J. Mack, Frank Martiniuk, Deborah C. Mash, Eliezer Masliah, Wayne C. McCormick, Susan M. McCurry, Andrew McDavid, Ann C. McKee, Marsel Mesulam, Bruce L. Miller, Carol A. Miller, Joshua W. Miller, Jill R. Murrell, John Olichney, V. Shane Pankratz, Joseph E. Parisi, Henry L. Paulson, Elaine R. Peskind, Ronald Petersen, Aimee Pierce, Wayne W. Poon, Huntington Potter, Joseph F. Quinn, Ashok Raj, Murray A. Raskind, ‌Barry Reisberg, John M. Ringman, Erik D. Roberson, Howard J. Rosen, Roger N. Rosenberg, Mary Sano, Lon S. Schneider, William W. Seeley, Amanda Smith, Joshua A. Sonnen, Salvatore Spina, Robert A. Stern, Rudolph E. Tanzi, Tricia A. Thornton‐Wells, John Q. Trojanowski, Juan C. Troncoso, Otto Valladares, Vivianna M. Van Deerlin, Linda J. Van Eldik, Badri N. Vardarajan, Harry V. Vinters, Jean Paul Vonsattel, Sandra Weıntraub, Kathleen A. Welsh‐Bohmer, Jennifer Williamson, Sarah Wishnek, Randall L. Woltjer, Clinton B. Wright, Steven G. Younkin, Chang‐En Yu, Lei Yu

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilHersenstichtingNational Cancer InstituteStichting MS ResearchNewcastle UniversityBroad InstituteWellcome TrustNational Institute of Environmental Health SciencesNorthern California Institute for Research and EducationUniversity of WashingtonAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNational Center for Research ResourcesF. Hoffmann-La RocheVanderbilt UniversityChildren's Hospital of PhiladelphiaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of PittsburghU.S. Department of Veterans AffairsOffice of Research and DevelopmentMassachusetts General HospitalMedpaceParkinson's UKBrigham and Women's HospitalWashington University in St. LouisGlaxoSmithKlinePfizerElanNovartisUniversitat de BarcelonaRush UniversitySynarcDana FoundationFONDATION ALZHEIMERAlzheimer's AssociationAlzheimer's Research TrustEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAstraZenecaEisaiHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésApolipoprotein EDiseaseAlzheimer's diseaseAge of onsetSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGenome-wide association studyMedicineGeneticsBiologyInternal medicineOncologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Because APOE locus variants contribute to risk of late-onset Alzheimer disease (LOAD) and to differences in age at onset (AAO), it is important to know whether other established LOAD risk loci also affect AAO in affected participants. OBJECTIVES: To investigate the effects of known Alzheimer disease risk loci in modifying AAO and to estimate their cumulative effect on AAO variation using data from genome-wide association studies in the Alzheimer Disease Genetics Consortium. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: The Alzheimer Disease Genetics Consortium comprises 14 case-control, prospective, and family-based data sets with data on 9162 participants of white race/ethnicity with Alzheimer disease occurring after age 60 years who also had complete AAO information, gathered between 1989 and 2011 at multiple sites by participating studies. Data on genotyped or imputed single-nucleotide polymorphisms most significantly associated with risk at 10 confirmed LOAD loci were examined in linear modeling of AAO, and individual data set results were combined using a random-effects, inverse variance-weighted meta-analysis approach to determine whether they contribute to variation in AAO. Aggregate effects of all risk loci on AAO were examined in a burden analysis using genotype scores weighted by risk effect sizes. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Age at disease onset abstracted from medical records among participants with LOAD diagnosed per standard criteria. RESULTS: Analysis confirmed the association of APOE with earlier AAO (P = 3.3 × 10(-96)), with associations in CR1 (rs6701713, P = 7.2 × 10(-4)), BIN1 (rs7561528, P = 4.8 × 10(-4)), and PICALM (rs561655, P = 2.2 × 10(-3)) reaching statistical significance (P < .005). Risk alleles individually reduced AAO by 3 to 6 months. Burden analyses demonstrated that APOE contributes to 3.7% of the variation in AAO (R(2) = 0.256) over baseline (R(2) = 0.221), whereas the other 9 loci together contribute to 2.2% of the variation (R(2) = 0.242). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: We confirmed an association of APOE (OMIM 107741) variants with AAO among affected participants with LOAD and observed novel associations of CR1 (OMIM 120620), BIN1 (OMIM 601248), and PICALM (OMIM 603025) with AAO. In contrast to earlier hypothetical modeling, we show that the combined effects of Alzheimer disease risk variants on AAO are on the scale of, but do not exceed, the APOE effect. While the aggregate effects of risk loci on AAO may be significant, additional genetic contributions to AAO are individually likely to be small.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations196
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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