Pleiotropic effects for Parkin and LRRK2 in leprosy type-1 reactions and Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type-1 reactions (T1Rs) are pathological inflammatory episodes and main contributors to nerve damage in leprosy. Here, we evaluate the gene-wise enrichment of rare protein altering variants in seven genes where common variants were previously associated with T1R. We selected 474 Vietnamese leprosy-patients of which 237 were T1R-affected and 237 were T1R-free matched controls. Gene-wise enrichment of nonsynonymous variants was tested with both kernel based (SKAT) and burden methods. Of the seven genes tested two showed statistical evidence of association with T1R. For the LRRK2 gene an enrichment of nonsynonymous variants was observed in T1R-free controls ( p SKAT-O = 1.6×10 −4 ). This gene-wise association was driven almost entirely by the gain of function variant R1628P ( p = 0.004; OR = 0.29). The second gene-wise association was found for the Parkin coding gene PRKN (formerly PARK2 ) where seven rare variants were enriched in T1R-affected cases ( p SKAT-O = 7.4×10 −5 ). Mutations in both PRKN and LRRK2 are known causes of Parkinson’s Disease (PD). Hence, we evaluated to what extent such rare amino acid changes observed in T1R are shared with PD. We observed that nonsynonymous T1R-risk mutations in Parkin were enriched for amino acid mutations implicated in PD ( p = 1.5×10 −4 ). Hence, neuro-inflammation in PD and peripheral nerve damage due to inflammation in T1R share overlapping mechanisms of pathogenicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».