Multi-omics integration of the phenome, transcriptome and genome highlights genes and pathways relevant to essential tremor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genetic factors predisposing to essential tremor (ET), of one of the most common movement disorders, remains largely unknown. While current studies have examined the contribution of both common and rare genetic variants, very few have investigated the ET transcriptome. To understand pathways and genes relevant to ET, we used an RNA sequencing approach to interrogate the transcriptome of two cerebellar regions, the dentate nucleus and cerebellar cortex, in 16 cases and 16 age- and sex-matched controls. Additionally, a phenome-wide association study (pheWAS) of the dysregulated genes was conducted, and a genome-wide gene association study (GWGAS) was done to identify pathways overlapping with the transcriptomic data. We identified several novel dysregulated genes including CACNA1A , a calcium voltage-gated channel implicated in ataxia. Furthermore, several pathways including axon guidance, olfactory loss, and calcium channel activity were significantly enriched. A subsequent examination of the ET GWGAS data (N=7,154) also flagged genes involved in calcium ion-regulated exocytosis of neurotransmitters to be significantly enriched. Interestingly, the pheWAS identified that the dysregulated gene, SHF , is associated with a blood pressure medication (P=9.3E-08), which is commonly used to reduce tremor in ET patients. Lastly, it is also notable that the dentate nucleus and cerebellar cortex have different transcriptomes, suggesting that different regions of the cerebellum have spatially different transcriptomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».