GG-11 Systemic lupus erythematosus (SLE) susceptibility loci in association with age of SLE diagnosis and subphenotypes of SLE in an ancestrally complex childhood-onset SLE longitudinal cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background Recent large scale meta-genome-wide association studies (GWAS) of systemic lupus erythematosus (SLE) in Europeans have confirmed and identified new loci (Bentham et al. Nat Gen 2015). Up to 20% of those affected with SLE are diagnosed in childhood (cSLE). There is evidence for a higher burden of SLE susceptibility loci in those diagnosed in childhood compared to those diagnosed as adults. However, few studies have investigated how known susceptibility loci influence the timing of disease onset and sub-phenotype manifestations in cSLE across different ancestral groups. Materials and methods We will examine SLE-susceptibility single nucleotide polymorphisms (SNPs) individually and in a weighted genetic risk score (GRS), for association with age of SLE diagnosis and sub-phenotype (eg: lupus nephritis (LN), dsDNA, CNS disease). We used a population of children diagnosed and followed for cSLE at the Hospital for Sick Children, Toronto (≥4/11 ACR classification criteria and/or ≥4/11 SLICC classification criteria) between 1982–2014. Participants were genotyped on the Illumina Immunochip. We examined ancestry by comparing with the 1000 genomes data using population stratification and ADMIXTURE. We will use additive genetic models to test the association of each SLE SNP with age of SLE diagnosis (linear regression), and the presence of subphenotypes (logistic regression) in the total cohort, and stratified by ancestral group. Results In our cohort of 342 cSLE patients, the median age of SLE diagnosis was 13 (interquartile range: 10–15) years and the median duration of follow-up was 4.1 (IQR 2.7, 6.1) years. 44% of participants were of a single Ancestry (>95% of the genome from a single ancestral group: 16% European, 23% East Asian, 4% African), and 56% were admixed (genome comprised of more than one ancestral group). Conclusions Our findings will provide insight into the generalizability of a SLE susceptibility GRS across ancestral groups, as it relates to age of diagnosis and subphenotypes of SLE in a cSLE population. Replication and meta-analyses in independent cohorts are planned. Acknowledgements Andrew D. Paterson, Genetics and Genome Biology, Research Institute, the Hospital for Sick Children, Toronto, Canada John Harley, Centre for Autoimmune Genomics and Aetiology, Cincinnati Children’s Hospital Medical Centre, Cincinnati, USA
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».