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Enregistrement W2764285200 · doi:10.1016/s1474-4422(17)30327-7

Identification of novel risk loci for restless legs syndrome in genome-wide association studies in individuals of European ancestry: a meta-analysis

2017· review· en· W2764285200 sur OpenAlexaff
Barbara Schormair, Chen Zhao, Steven Bell, Erik Tilch, Aaro V. Salminen, Benno Pütz, Yves Dauvilliers, Ambra Stefani, Birgit Högl, Werner Poewe, David Kemlink, Karel Šonka, Cornelius G. Bachmann, Walter Paulus, Claudia Trenkwalder, Wolfgang H. Oertel, Magdolna Hornyak, Maris Teder‐Laving, Andres Metspalu, Georgios M. Hadjigeorgiou, Olli Polo, Ingo Fietze, Owen A. Ross, Zbigniew K. Wszołek, Adam S. Butterworth, Nicole Soranzo, Willem H. Ouwehand, David J. Roberts, John Danesh, Richard P. Allen, Christopher J. Earley, William G. Ondo, Lan Xiong, Jacques Montplaisir, Ziv Gan‐Or, Markus Perola, Pavel Vodička, Christian Dina, André Franke, Lukas Tittmann, Alexandre F.R. Stewart, Svati H. Shah, Christian Gieger, Annette Peters, Guy A. Rouleau, Klaus Berger, Konrad Oexle, Emanuele Di Angelantonio, David A. Hinds, Bertram Müller‐Myhsok, Juliane Winkelmann, Beverley Balkau, Pierre Ducimetière, Eveline Eschwège, Fanny Rancière, François Alhenc‐Gelas, Yves Gallois, A Girault, Frédéric Fumeron, Michel Marre, Ronan Roussel, Fabrice Bonnet, Amélie Bonnefond, Stéphane Cauchi, Philippe Froguel, Joël Cogneau, C. Born, E Cacès, M. Cailleau, Olivier Lantieri, J.G. Moreau, F Rakotozafy, Jean Tichet, Sylviane Vol, Michelle Agee, Babak Alipanahi, Adam Auton, Robert K. Bell, Katarzyna Bryc, Sarah L. Elson, Pierre Fontanillas, Nicholas A. Furlotte, Bethann S. Hromatka, Karen E. Huber, Aaron Kleinman, Nadia K. Litterman, Matthew H. McIntyre, Joanna L. Mountain, Carrie A. M. Northover, Steven J. Pitts, J. Fah Sathirapongsasuti, Olga V. Sazonova, Janie F. Shelton, Suyash Shringarpure, Chao Tian, Joyce Y. Tung, Vladimir Vacic, Catherine H. Wilson

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaMontreal Neurological Institute and HospitalCanadian Sleep & Circadian NetworkHôpital du Sacré-Cœur de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesUCB PharmaHelmholtz Zentrum MünchenNational Institutes of HealthBritannia PharmaceuticalsH. Lundbeck A/SServierNIHR Cambridge Biomedical Research CentreElse Kröner-Fresenius-StiftungDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of ThessalyEuropean CommissionResMedCovis PharmaEesti TeadusagentuurNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBritish Heart FoundationWellcome TrustTeva Pharmaceutical IndustriesMedical Research CouncilPfizerBiogenVifor PharmaRestless Legs Syndrome FoundationUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchNHS Blood and TransplantEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésGenome-wide association studyMeta-analysisOdds ratioGeneticsGenetic associationRestless legs syndromeBiologyCandidate geneLinkage disequilibriumGeneSingle-nucleotide polymorphismBioinformaticsMedicineAlleleHaplotypeNeuroscienceGenotypeInternal medicineNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Restless legs syndrome is a prevalent chronic neurological disorder with potentially severe mental and physical health consequences. Clearer understanding of the underlying pathophysiology is needed to improve treatment options. We did a meta-analysis of genome-wide association studies (GWASs) to identify potential molecular targets. METHODS: ) were tested for replication in an independent GWAS of 30 770 cases and 286 913 controls, followed by a joint analysis of the discovery and replication stages. We did gene annotation, pathway, and gene-set-enrichment analyses and studied the genetic correlations between restless legs syndrome and traits of interest. FINDINGS: We identified and replicated 13 new risk loci for restless legs syndrome and confirmed the previously identified six risk loci. MEIS1 was confirmed as the strongest genetic risk factor for restless legs syndrome (odds ratio 1·92, 95% CI 1·85-1·99). Gene prioritisation, enrichment, and genetic correlation analyses showed that identified pathways were related to neurodevelopment and highlighted genes linked to axon guidance (associated with SEMA6D), synapse formation (NTNG1), and neuronal specification (HOXB cluster family and MYT1). INTERPRETATION: Identification of new candidate genes and associated pathways will inform future functional research. Advances in understanding of the molecular mechanisms that underlie restless legs syndrome could lead to new treatment options. We focused on common variants; thus, additional studies are needed to dissect the roles of rare and structural variations. FUNDING: Deutsche Forschungsgemeinschaft, Helmholtz Zentrum München-Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt, National Research Institutions, NHS Blood and Transplant, National Institute for Health Research, British Heart Foundation, European Commission, European Research Council, National Institutes of Health, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, NIH Research Cambridge Biomedical Research Centre, and UK Medical Research Council.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,032
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,565
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,060 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations240
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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