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Enregistrement W2892538941 · doi:10.1093/brain/awy238

A C6orf10/LOC101929163 locus is associated with age of onset in C9orf72 carriers

2018· article· en· W2892538941 sur OpenAlexafffund
Ming Zhang, Raffaele Ferrari, Maria Carmela Tartaglia, Julia Keith, Ezequiel Surace, Uri Wolf, Christine Sato, Mark Grinberg, Yan Liang, Zhengrui Xi, Kyle Dupont, Philip McGoldrick, Anna Weichert, Paul M. McKeever, Raphaël Schneider, Michael D McCorkindale, Claudia Manzoni, Rosa Rademakers, Caroline Graff, Dennis W. Dickson, Joseph E. Parisi, Bradley F. Boeve, Ronald C. Petersen, Bruce L. Miller, William W. Seeley, John C. van Swieten, Jeroen van Rooij, Yolande A.L. Pijnenburg, Julie van der Zee, Christine Van Broeckhoven, Isabelle Le Ber, Vivianna Van Deerlin, EunRan Suh, Jonathan D. Rohrer, Simon Mead, Linn Öijerstedt, Stuart Pickering‐Brown, Sara Rollinson, Giacomina Rossi, Fabrizio Tagliavini, William S. Brooks, Carol Dobson‐Stone, Glenda M. Halliday, John R. Hodges, Olivier Piguet, Giuliano Binetti, Luisa Benussi, Roberta Ghidoni, Benedetta Nacmias, Sandro Sorbi, Amalia C. Bruni, Daniela Galimberti, Elio Scarpini, Innocenzo Rainero, Elisa Rubino, Jordi Clarimón, Alberto Lleó, Agustı́n Ruiz, Isabel Hernández, Pau Pástor, Mónica Díez-Fairén, Barbara Borroni, Florence Pasquier, Vincent Deramecourt, Thibaud Lebouvier, Robert Perneczky, Janine Diehl‐Schmid, Jordan Grafman, Edward D. Huey, Richard Mayeux, Michael A. Nalls, Dena G. Hernandez, Andrew B. Singleton, Parastoo Momeni, Zhen Zeng, John Hardy, Janice Robertson, Lorne Zinman, Ekaterina Rogaeva, Michael A. Nalls, Adaikalavan Ramasamy, John B. Kwok, Peter R. Schofield, John R. Hodges, Lauren Bartley, Elizabeth Thompson, Isabel Hernández, Merçé Boada, Alessandro Padovani, Carlos Cruchaga, Nigel J. Cairns, Gianluigi Forloni, Diego Albani, Chiara Fenoglio, María Serpente, Elio Scarpini, Rafael Blesa, Maria Landqvist Wald ouml, Karin Nilsson, Christer Nilsson, Ian R. Mackenzie, Ging‐Yuek Robin Hsiung, David Mann, Christopher M. Morris, Johannes Attems, Timothy D. Griffiths, Ian G. McKeith, Alan Thomas, Pietro Pietrini, Eric M. Wassermann, Atik Baborie, Evelyn Jaros, Cristina Razquín, Sara Ortega‐Cubero, Elena Alonso, Panagiotis Alexopoulos, Alexander Kurz, Lorenzo Pinessi, Ekaterina Rogaeva, Peter St George‐Hyslop, Giorgio Giaccone, James B. Rowe, Johannes C. M. Schlachetzki, James Uphill, John Collinge, Adrian Danek, Vivianna M Van Deerlin, Murray Grossman, John Q. Trojanowski, Stefano F. Cappa, Isabelle Leber, Didier Hannequin, Véronique Golfier, Martine Vercelletto, Alexis Brice, Benedetta Nacmias, Silvia Bagnoli, Irene Piaceri, Jørgen E. Nielsen, Lena E. Hjermind, Manuel Mayhaus, Bernd Ibach, Gilles Gasparoni, Sabrina Pichler, Wei Gu, Martin N. Rossor, Nick C. Fox, Jason D. Warren, Maria Grazia Spillantini, Huw R. Morris, Patrizia Rizzu, Peter Heutink, Julie S. Snowden, Anna Richardson, Alexander Gerhard, Raffaele Maletta, Francesca Frangipane, Chiara Cupidi, Livia Bernardi, Maria Anfossi, Maura Gallo, Maria Elena Conidi, Nicoletta Smirne, Rosa Rademakers, Matt Baker, Ronald Petersen, David Knopman, Keith A. Josephs, Bruce L. Miller, Anna M. Karydas, Howard J. Rosen, Elise G.P. Dopper, Harro Seelaar, Philip Scheltens, Giancarlo Logroscino, Rosa Capozzo, Valeria Novelli, Annibale Alessandro Puca, M. Franceschi, Alfredo Postiglione, Graziella Milan, Paolo Sorrentino, Mark Kristiansen, Huei-Hsin Chiang, Adeline Rollin, Vincent Deramecourt, Dimitrios Kapogiannis, Luigi Ferrucci

Notice bibliographique

RevueBrain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCanada Research ChairsToronto Western HospitalHealth Sciences CentreOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeInstituto de Salud Carlos IIINational Health and Medical Research CouncilTemerty Family FoundationVlaamse regeringNational Institutes of HealthUniversiteit AntwerpenAlzheimer’s SocietySwedish Brain PowerVetenskapsrådetAlzheimer's SocietyMinistero della SaluteFonds Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la RechercheNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute on AgingConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchKarolinska InstitutetStockholms Läns LandstingFondation Brain CanadaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasMedical Research CouncilALS Society of Canada
Mots-clésC9orf72GeneticsBiologyDNA methylationEpigeneticsAge of onsetGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismAlleleLinkage disequilibriumGenetic associationCpG siteLocus (genetics)Amyotrophic lateral sclerosisTrinucleotide repeat expansionMedicineHaplotypeGeneGenotypeDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The G4C2-repeat expansion in C9orf72 is the most common known cause of amyotrophic lateral sclerosis and frontotemporal dementia. The high phenotypic heterogeneity of C9orf72 patients includes a wide range in age of onset, modifiers of which are largely unknown. Age of onset could be influenced by environmental and genetic factors both of which may trigger DNA methylation changes at CpG sites. We tested the hypothesis that age of onset in C9orf72 patients is associated with some common single nucleotide polymorphisms causing a gain or loss of CpG sites and thus resulting in DNA methylation alterations. Combined analyses of epigenetic and genetic data have the advantage of detecting functional variants with reduced likelihood of false negative results due to excessive correction for multiple testing in genome-wide association studies. First, we estimated the association between age of onset in C9orf72 patients (n = 46) and the DNA methylation levels at all 7603 CpG sites available on the 450 k BeadChip that are mapped to common single nucleotide polymorphisms. This was followed by a genetic association study of the discovery (n = 144) and replication (n = 187) C9orf72 cohorts. We found that age of onset was reproducibly associated with polymorphisms within a 124.7 kb linkage disequilibrium block tagged by top-significant variation, rs9357140, and containing two overlapping genes (LOC101929163 and C6orf10). A meta-analysis of all 331 C9orf72 carriers revealed that every A-allele of rs9357140 reduced hazard by 30% (P = 0.0002); and the median age of onset in AA-carriers was 6 years later than GG-carriers. In addition, we investigated a cohort of C9orf72 negative patients (n = 2634) affected by frontotemporal dementia and/or amyotrophic lateral sclerosis; and also found that the AA-genotype of rs9357140 was associated with a later age of onset (adjusted P = 0.007 for recessive model). Phenotype analyses detected significant association only in the largest subgroup of patients with frontotemporal dementia (n = 2142, adjusted P = 0.01 for recessive model). Gene expression studies of frontal cortex tissues from 25 autopsy cases affected by amyotrophic lateral sclerosis revealed that the G-allele of rs9357140 is associated with increased brain expression of LOC101929163 (a non-coding RNA) and HLA-DRB1 (involved in initiating immune responses), while the A-allele is associated with their reduced expression. Our findings suggest that carriers of the rs9357140 GG-genotype (linked to an earlier age of onset) might be more prone to be in a pro-inflammatory state (e.g. by microglia) than AA-carriers. Further, investigating the functional links within the C6orf10/LOC101929163/HLA-DRB1 pathway will be critical to better define age-dependent pathogenesis of frontotemporal dementia and amyotrophic lateral sclerosis.

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)0,001
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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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