Genome-wide estimates of heritability and genetic correlations in Essential Tremor
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite considerable efforts to identify disease-causing and risk factors contributing to essential tremor (ET), no comprehensive assessment of heritable risk has been performed to date. We use GREML-LDMS to estimate narrow-sense heritability due to additive effects (h 2 ) and GREMLd to calculate non-additive heritability due to dominance variance (δ 2 ) using data from 1,748 ET cases and 5,302 controls. We evaluate heritability per 10Mb segments across the genome and assess the impact of Parkinson’s disease (PD) misdiagnosis on heritability estimates. We apply genetic risk score (GRS) from PD and restless legs syndrome (RLS) to explore its contribution to ET risk and further assess genetic correlations with 832 traits by Linkage disequilibrium score regression. Our results show for the first time that ET is a highly heritable condition (h 2 =0.755, s.e=0.075) in which additive common variability plays a prominent role. In contrast, dominance variance shows insignificant effect on the overall estimates. Heritability split by 10Mb regions revealed increased estimates at chromosomes 6 and 21 suggesting that these may contain causative risk variants influencing susceptibility to ET. The proportion of genetic variance due to PD misdiagnosed cases was estimated to be 5.33%. PD and RLS GRS were not significantly predictive of ET case-control status demonstrating that despite overlapping symptomatology, ET does not seem to share genetic etiologies with PD or RLS. Our study suggests that most of ET genetic component is yet to be discovered and future GWAS will reveal additional risk factors that will improve our understanding of this disabling disorder.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».