Genome-wide and gene-based association implicates FRMD6 in alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies (GWAS) that allow for allelic heterogeneity may facilitate the discovery of novel genes not detectable by models that require replication of a single variant site. One strategy to accomplish this is to focus on genes rather than markers as units of association, and so potentially capture a spectrum of causal alleles that differ across populations. Here, we conducted a GWAS of Alzheimer disease (AD) in 2,586 Swedes and performed gene-based meta-analysis with three additional studies from France, Canada, and the United States, in total encompassing 4,259 cases and 8,284 controls. Implementing a newly designed gene-based algorithm, we identified two loci apart from the region around APOE that achieved study-wide significance in combined samples, the strongest finding being for FRMD6 on chromosome 14q (P = 2.6 × 10(-14)) and a weaker signal for NARS2 that is immediately adjacent to GAB2 on chromosome 11q (P = 7.8 × 10(-9)). Ontology-based pathway analyses revealed significant enrichment of genes involved in glycosylation. Results suggest that gene-based approaches that accommodate allelic heterogeneity in GWAS can provide a complementary avenue for gene discovery and may help to explain a portion of the missing heritability not detectable with single nucleotide polymorphisms (SNPs) derived from marker-specific meta-analysis.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».