Delineating the genetic heterogeneity of ALS using targeted high-throughput sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 100 genes have been implicated in the aetiology of amyotrophic lateral sclerosis (ALS). A detailed understanding of their independent and cumulative contributions to disease burden may help guide various clinical and research efforts. METHODS: Using targeted high-throughput sequencing, we characterised the variation of 10 Mendelian and 23 low penetrance/tentative ALS genes within a population-based cohort of 444 Irish ALS cases (50 fALS, 394 sALS) and 311 age-matched and geographically matched controls. RESULTS: Known or potential high-penetrance ALS variants were identified within 17.1% of patients (38% of fALS, 14.5% of sALS). 12.8% carried variants of Mendelian disease genes (C9orf72 8.78%; SETX 2.48%; ALS2 1.58%; FUS 0.45%; TARDBP 0.45%; OPTN 0.23%; VCP 0.23%. ANG, SOD1, VAPB 0%), 4.7% carried variants of low penetrance/tentative ALS genes and 9.7% (30% of fALS, 7.1% of sALS) carried previously described ALS variants (C9orf72 8.78%; FUS 0.45%; TARDBP 0.45%). 1.6% of patients carried multiple known/potential disease variants, including all identified carriers of an established ALS variant (p<0.01); TARDBP:c.859G>A(p.[G287S]) (n=2/2 sALS). Comparison of our results with those from studies of other European populations revealed significant differences in the spectrum of disease variation (p=1.7×10(-4)). CONCLUSIONS: Up to 17% of Irish ALS cases may carry high-penetrance variants within the investigated genes. However, the precise nature of genetic susceptibility differs significantly from that reported within other European populations. Certain variants may not cause disease in isolation and concomitant analysis of disease genes may prove highly important.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».