Analysis of <i>DNM3</i> and <i>VAMP4</i> as genetic modifiers of <i>LRRK2</i> Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To assess genetic modifiers of Parkinson’s disease (PD) age at onset (AAO) penetrance in individuals carrying common and rare LRRK2 risk alleles Methods We analysed reported genetic modifier DNM3 rs2421947 in 724 LRRK2 p.G2019S heterozygotes using linear regression of AAO. We meta-analysed our data with previously published data (n=754). VAMP4 is in close proximity to DNM3 and is associated with PD. We analysed the effect of the rs11578699 VAMP4 variant on pG2019S penetrance in 786 LRRK2 p.G2019S heterozygotes. We also evaluated the impact of VAMP4 variants using AAO regression in 4882 patients with PD carrying a common LRRK2 risk variant (rs10878226). Results There was no evidence for linkage disequilibrium between DNM3 rs2421947 and VAMP4 rs11578699. Our linear regression AAO of 724 p.G2019S carriers showed no relationship between DNM3 rs2421947 and AAO (beta = −1.19, p = 0.55, n =708). Meta-analysis with previously published data did not indicate a significant effect on AAO (beta = −2.21, p = 0.083, n = 1304), but there was significant heterogeneity in the analyses of new and previously published data. VAMP4 rs11578699 was nominally associated with AAO in patients dichotomized by the common LRRK2 risk variant rs10878226 (beta=1.68, se=0.81 p=0.037). Interpretation Analysis of DNM3 in previously unpublished data does not show an interaction between DNM3 and LRRK2 G2019S for AAO, however the inter-study heterogeneity may indicate ethnic-specific effects of DNM3 rs2421947. Analysis of sporadic PD patients stratified by the PD risk variant rs10878226 indicates a possible interaction between LRRK2 and VAMP4 .
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».