Functional Relevance for Associations between Genetic Variants and Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Systemic lupus erythematosus (SLE) is a serious prototype autoimmune disease characterized by chronic inflammation, auto-antibody production and multi-organ damage. Recent association studies have identified a long list of loci that were associated with SLE with relatively high statistical power. However, most of them only established the statistical associations of genetic markers and SLE at the DNA level without supporting evidence of functional relevance. Here, using publically available datasets, we performed integrative analyses (gene relationship across implicated loci analysis, differential gene expression analysis and functional annotation clustering analysis) and combined with expression quantitative trait loci (eQTLs) results to dissect functional mechanisms underlying the associations for SLE. We found that 14 SNPs, which were significantly associated with SLE in previous studies, have cis-regulation effects on four eQTL genes (HLA-DQA1, HLA-DQB1, HLA-DQB2, and IRF5) that were also differentially expressed in SLE-related cell groups. The functional evidence, taken together, suggested the functional mechanisms underlying the associations of 14 SNPs and SLE. The study may serve as an example of mining publically available datasets and results in validation of significant disease-association results. Utilization of public data resources for integrative analyses may provide novel insights into the molecular genetic mechanisms underlying human diseases.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».