The Role of Rare Coding Variants in Parkinson's Disease GWAS Loci
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Genome-wide association studies (GWAS) have identified multiple loci associated with PD risk. The presence of rare variants within these loci that may account for the increased susceptibility requires further investigation. Methods: Using exome sequencing, we performed a comprehensive rare variant screen of genes located within 56 novel PD loci. We first analyzed exomes from 109 subjects in the discovery cohort (85 diagnosed with PD and 24 healthy controls), and filtered for rare coding variants with MAF15. Further investigation of exome data from a replication cohort of 2,859 European patients with PD (IPDGC) and 24,146 non-Finnish European controls from gnomAD were used for association testing of specific rare variants found in the discovery cohort. Results: Our genetic screening identified 54 potential disease-relevant variants in 71 genes in 109 subjects. Six out of 54 variants were found in two or more patients and were not observed in healthy controls: DNAH1 p.A3639T, STAB1 p.S1089G, ANK2 p.V3634D, ANK2 p.R3906W, SH3GL2 p.G276V, NOD2 p.G908R. Replication in the IPDGC confirmed the association with PD risk for three out of the six identified variants (STAB1 p.S1089G, SH3GL2 p.G276V, and NOD2 p.G908R) (p<10-3). Conclusion: Our study suggests that some of the associations identified in PD risk loci can be ascribed to rare variants with likely functional effects that modify PD risk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».