MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2524585766 · doi:10.1371/journal.pgen.1007329

Insights into the genetic epidemiology of Crohn's and rare diseases in the Ashkenazi Jewish population

2018· article· en· W2524585766 sur OpenAlexaff
Manuel A. Rivas, Brandon E. Avila, Jukka Koskela, Hailiang Huang, Christine Stevens, Matti Pirinen, Talin Haritunians, Benjamin M. Neale, Mitja Kurki, Andrea Ganna, Daniel B. Graham, Benjamin Gläser, Inga Peter, Gil Atzmon, Nir Barzilai, Adam P. Levine, Elena Schiff, Nikolas Pontikos, Ben Weisburd, Monkol Lek, Konrad J. Karczewski, Jonathan M. Bloom, Eric Vallabh Minikel, Britt‐Sabina Petersen, Laurent Beaugerie, Philippe Seksik, Jacques Cosnes, Stefan Schreiber, Bernd Bokemeyer, Johannes Bethge, Graham Heap, Tariq Ahmad, Vincent Plagnol, Anthony W. Segal, Stephan R. Targan, Dan Turner, Päivi Saavalainen, Martti Färkkilâ, Kimmo Kontula, Aarno Palotie, Steven R. Brant, Richard H. Duerr, Mark S. Silverberg, John D. Rioux, Rinse K. Weersma, André Franke, Luke Jostins, Carl A. Anderson, Jeffrey C. Barrett, Daniel G. MacArthur, Chaim Jalas, Harry Sokol, Ramnik J. Xavier, Ann E. Pulver, Judy H. Cho, Dermot McGovern, Mark J. Daly

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Human Genome Research InstituteLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable TrustNational Institute for Health and Care ResearchKennedy Trust for Rheumatology ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésGeneticsExome sequencingBiologyPopulationAlleleFounder effectExomeGenetic epidemiologyTay-Sachs diseaseAllele frequencyDiseaseHaplotypeMedicineMutationGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a broader collaborative network of exome sequencing studies, we developed a jointly called data set of 5,685 Ashkenazi Jewish exomes. We make publicly available a resource of site and allele frequencies, which should serve as a reference for medical genetics in the Ashkenazim (hosted in part at https://ibd.broadinstitute.org, also available in gnomAD at http://gnomad.broadinstitute.org). We estimate that 34% of protein-coding alleles present in the Ashkenazi Jewish population at frequencies greater than 0.2% are significantly more frequent (mean 15-fold) than their maximum frequency observed in other reference populations. Arising via a well-described founder effect approximately 30 generations ago, this catalog of enriched alleles can contribute to differences in genetic risk and overall prevalence of diseases between populations. As validation we document 148 AJ enriched protein-altering alleles that overlap with "pathogenic" ClinVar alleles (table available at https://github.com/macarthur-lab/clinvar/blob/master/output/clinvar.tsv), including those that account for 10-100 fold differences in prevalence between AJ and non-AJ populations of some rare diseases, especially recessive conditions, including Gaucher disease (GBA, p.Asn409Ser, 8-fold enrichment); Canavan disease (ASPA, p.Glu285Ala, 12-fold enrichment); and Tay-Sachs disease (HEXA, c.1421+1G>C, 27-fold enrichment; p.Tyr427IlefsTer5, 12-fold enrichment). We next sought to use this catalog, of well-established relevance to Mendelian disease, to explore Crohn's disease, a common disease with an estimated two to four-fold excess prevalence in AJ. We specifically attempt to evaluate whether strong acting rare alleles, particularly protein-truncating or otherwise large effect-size alleles, enriched by the same founder-effect, contribute excess genetic risk to Crohn's disease in AJ, and find that ten rare genetic risk factors in NOD2 and LRRK2 are enriched in AJ (p < 0.005), including several novel contributing alleles, show evidence of association to CD. Independently, we find that genomewide common variant risk defined by GWAS shows a strong difference between AJ and non-AJ European control population samples (0.97 s.d. higher, p<10-16). Taken together, the results suggest coordinated selection in AJ population for higher CD risk alleles in general. The results and approach illustrate the value of exome sequencing data in case-control studies along with reference data sets like ExAC (sites VCF available via FTP at ftp.broadinstitute.org/pub/ExAC_release/release0.3/) to pinpoint genetic variation that contributes to variable disease predisposition across populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS GeneticsMême sujetGenomics and Rare DiseasesTravaux en français237 207