Genetic Variation of DKK3 May Modify Renal Disease Severity in ADPKD
Notice bibliographique
Résumé
Significant variation in the course of autosomal dominant polycystic kidney disease ( ADPKD) within families suggests the presence of effect modifiers. Recent studies of the variation within families harboring PKD1 mutations indicate that genetic background may account for 32 to 42% of the variance in estimated GFR (eGFR) before ESRD and 43 to 78% of the variance in age at ESRD onset, but the genetic modifiers are unknown. Here, we conducted a high-throughput single-nucleotide polymorphism (SNP) genotyping association study of 173 biological candidate genes in 794 white patients from 227 families with PKD1. We analyzed two primary outcomes: (1) eGFR and (2) time to ESRD (renal survival). For both outcomes, we used multidimensional scaling to correct for population structure and generalized estimating equations to account for the relatedness among individuals within the same family. We found suggestive associations between each of 12 SNPs and at least one of the renal outcomes. We genotyped these SNPs in a second set of 472 white patients from 229 families with PKD1 and performed a joint analysis on both cohorts. Three SNPs continued to show suggestive/significant association with eGFR at the Dickkopf 3 (DKK3) gene locus; no SNPs significantly associated with renal survival. DKK3 antagonizes Wnt/beta-catenin signaling, which may modulate renal cyst growth. Pending replication, our study suggests that genetic variation of DKK3 may modify severity of ADPKD resulting from PKD1 mutations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».