Oligogenic genetic variation of neurodegenerative disease genes in 980 postmortem human brains
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies suggest that multiple rare genetic variants in genes causing monogenic forms of neurodegenerative disorders interact synergistically to increase disease risk or reduce the age of onset, but these studies have not been validated in large sporadic case series. METHODS: We analysed 980 neuropathologically characterised human brains with Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease-dementia with Lewy bodies (PD-DLB), frontotemporal dementia-amyotrophic lateral sclerosis (FTD-ALS) and age-matched controls. Genetic variants were assessed using the American College of Medical Genetics criteria for pathogenicity. Individuals with two or more variants within a relevant disease gene panel were defined as 'oligogenic'. RESULTS: The majority of oligogenic variant combinations consisted of a highly penetrant allele or known risk factor in combination with another rare but likely benign allele. The presence of oligogenic variants did not influence the age of onset or disease severity. After controlling for the single known major risk allele, the frequency of oligogenic variants was no different between cases and controls. CONCLUSIONS: A priori, individuals with AD, PD-DLB and FTD-ALS are more likely to harbour a known genetic risk factor, and it is the burden of these variants in combination with rare benign alleles that is likely to be responsible for some oligogenic associations. Controlling for this bias is essential in studies investigating a potential role for oligogenic variation in neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».