Integrative Analyses for Functional Mechanisms Underlying Associations for Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Extensive association analyses including genome-wide association studies (GWAS) and powerful metaanalysis studies have identified a long list of loci associated with rheumatoid arthritis (RA) in very large populations, but most of them established statistical associations of genetic markers and RA only at the DNA level, without supporting evidence of functional relevance. Our study serves as a trial to detect the functional mechanisms underlying associations for RA by searching publicly available datasets and results. METHODS: Based on publicly available datasets and results, we performed integrative analyses (gene relationships across implicated loci analysis, differential gene expression analysis, and functional annotation clustering analysis) and combined them with the expression quantitative trait locus (eQTL) results to dissect functional mechanisms underlying the associations for RA. RESULTS: By searching 2 GWAS, Integrator and PheGenI, we selected 98 RA association results (p < 10(-5)). Among these associations, we found that 8 single-nucleotide polymorphisms (SNP; rs1600249, rs2736340, rs3093023, rs3093024, rs4810485, rs615672, rs660895, and rs9272219) serve as cis-effect regulators of the corresponding eQTL genes (BLK and CD4 in non-HLA region; CCR6, HLA-DQA1, and HLA-DQB1 in HLA region) that also were differentially expressed in RA-related cell groups. These 5 genes are closely related with immune response in function. CONCLUSION: Our results showed the functional mechanisms underlying the associations of 8 SNP and the corresponding genes. This study is an example of mining publicly available datasets and results in validation of significant disease-association results. Using public data resources for integrative analyses may provide 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».