Detangling red hair from pain: phenotype-specific contributions from different genetic variants in melanocortin-1 receptor
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation in melanocortin-1 receptor (MC1R) has a known role in red hair. Studies on responses to noxious stimuli in red-haired individuals have also been conducted, with mixed findings. To investigate a possible divergence between variants responsible for red hair and pain sensitivity, we performed a genewide association analysis in the Orofacial Pain: Prospective Evaluation and Risk Assessment cohort. All genotyped (17) MC1R variants were tested for association with heat pain temporal summation and sensitivity. Our analyses showed an association for pain sensitivity with the 5'-UTR, tagged by rs3212361, and 1 missense variant, rs885479 (R163Q), previously shown to be weakly associated with red hair. For both variants, the minor allele was protective. These results were validated in the 500,000-person UK Biobank cohort, where the minor alleles of rs3212361 and rs885479 were associated with a reduced count of persistent pain conditions as well as individual pain conditions. Haplotype association analysis revealed a possible joint effect from the 2 individual variants. The 5'-UTR variant rs3212361 was further identified as an expression quantitative trait locus, associated with reduced transcript levels of MC1R in the brain and in the peripheral tibial nerve. Hair colour association analysis of the loss-of-function 5'-UTR rs3212361 allele identified association with red hair, and red hair colour itself was associated with a reduced count of persistent pain conditions. Together, our results suggest that primarily different mechanisms-affecting expression levels vs protein activity-mediated by different genetic variants in the MC1R locus contribute to red hair and pain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».