A novel nonsense variant in SUPT20H gene associated with Rheumatoid Arthritis identified by Whole Exome Sequencing of multiplex families
Notice bibliographique
Résumé
The triggering and development of Rheumatoid Arthritis (RA) is conditioned by environmental and genetic factors. Despite the identification of more than one hundred genetic variants associated with the disease, not all the cases can be explained. Here, we performed Whole Exome Sequencing in 9 multiplex families (N = 30) to identify rare variants susceptible to play a role in the disease pathogenesis. We pre-selected 77 genes which carried rare variants with a complete segregation with RA in the studied families. Follow-up linkage and association analyses with pVAAST highlighted significant RA association of 43 genes (p-value < 0.05 after 106 permutations) and pinpointed their most likely causal variant. We re-sequenced the 10 most significant likely causal variants (p-value ≤ 3.78*10-3 after 106 permutations) in the extended pedigrees and 9 additional multiplex families (N = 110). Only one SNV in SUPT20H: c.73A>T (p.Lys25*), presented a complete segregation with RA in an extended pedigree with early-onset cases. In summary, we identified in this study a new variant associated with RA in SUPT20H gene. This gene belongs to several biological pathways like macro-autophagy and monocyte/macrophage differentiation, which contribute to RA pathogenesis. In addition, these results showed that analyzing rare variants using a family-based approach is a strategy that allows to identify RA risk loci, even with a small dataset.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».