Resequencing analysis of five Mendelian genes and the top genes from genome-wide association studies in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most sequencing studies in Parkinson's disease (PD) have focused on either a particular gene, primarily in familial and early onset PD samples, or on screening single variants in sporadic PD cases. To date, there is no systematic study that sequences the most common PD causing genes with Mendelian inheritance [α-synuclein (SNCA), leucine-rich repeat kinase 2 (LRRK2), PARKIN, PTEN-induced putative kinase 1 (PINK1) and DJ-1 (Daisuke-Junko-1)] and susceptibility genes [glucocerebrosidase beta acid (GBA) and microtubule-associated protein tau (MAPT)] identified through genome-wide association studies (GWAS) in a European-American case-control sample (n=815). RESULTS: Disease-causing variants in the SNCA, LRRK2 and PARK2 genes were found in 2% of PD patients. The LRRK2, p.G2019S mutation was found in 0.6 % of sporadic PD and 4.8 % of familial PD cases. Gene-based analysis suggests that additional variants in the LRRK2 gene also contribute to PD risk. The SNCA duplication was found in 0.8 % of familial PD patients. Novel variants were found in 0.8% of PD cases and 0.6 % of controls. Heterozygous Gaucher disease-causing mutations in the GBA gene were found in 7.1 % of PD patients. Here, we established that the GBA variant (p.T408M) is associated with PD risk and age at onset. Additionally, gene-based and single-variant analyses demostrated that GBA gene variants (p.L483P, p.R83C, p.N409S, p.H294Q and p.E365K) increase PD risk. CONCLUSIONS: Our data suggest that the impact of additional untested coding variants in the GBA and LRRK2 genes is higher than previously estimated. Our data also provide compelling evidence of the existence of additional untested variants in the primary Mendelian and PD GWAS genes that contribute to the genetic etiology of sporadic PD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».