Subphenotype mapping in systemic lupus erythematosus identifies multiple novel loci associated with circulating interferon alpha
Notice bibliographique
Résumé
Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disorder characterized by inflammation of multiple organ systems, loss of tolerance to self-antigens, and dysregulated interferon responses. SLE is both genetically and phenotypically heterogeneous, and we hypothesize that this greatly reduces the power of overall case-control studies in SLE. Increased circulating level of the cytokine interferon alpha (IFNα) is a stable, heritable trait in SLE which has been implicated in primary disease pathogenesis. Forty to 50% of patients have high IFNα, and high levels correspond with clinical differences. To study genetic heterogeneity in SLE, we performed a case-case study comparing patients with high versus low IFNα in over 1,800 SLE cases. Four hundred European ancestry cases formed the discovery GWAS set, and 1,443 cases from a large independent multi-ancestral replication cohort were used to validate associations. In meta-analysis, the top associations in European ancestry were PRKG1 rs7897633 ( P Meta = 2.75 × 10 ) and PNP rs1049564 (P Meta = 1.24 × 10 ). We also found evidence for cross-ancestral background associations with the ANKRD44 and PLEKHF2 loci. These loci have not been previously identified in case-control SLE genetics studies. Bioinformatic analyses implicate these loci functionally in dendritic cells and natural killer cells, both of which are involved in IFNα production in SLE. As case-control studies of complex heterogeneous diseases reach a limit of feasibility with respect to subject number and detectable effect size, the study of informative pathogenic subphenotypes becomes a highly attractive and efficient strategy for genetic discovery in complex human disease.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».