Genome-wide association study of white matter hyperintensity volume in elderly persons without dementia
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensity has been correlated with cognitive disorders and its genetic predictors remain unclear. Here we conducted a genome-wide association study to identify novel genetic determinants that were correlated with white matter hyperintensity volume (WMHV) among non-demented elders. Three hundred and fifty non-Hispanic Caucasian subjects aged 55–80 years were included from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort. Associations of WMHV with genetic polymorphisms were explored using multiple linear regression under an additive genetic model. Further studies were conducted to explore the influence of genetic variants on cognition-related phenotypes. Rs7220676 near HS3ST3A1 and MIR548H3 genes was associated with WMHV levels at genome-wide significance (P = 2.96 × 10−8). Single nucleotide polymorphisms comprising rs9675262 (near HS3ST3A1 and MIR548H3 genes, P = 1.15 × 10−7), rs9820240 (in DCLK3 gene, P = 2.23 × 10−7), rs10916409 (near ISCA1P2 gene, P = 4.55 × 10−6), and rs540422 (in PICALM gene, P = 9.68 × 10−6) were identified as suggestive loci linked to WMHV levels. The minor allele of rs7220676 (C) showed association with lower log (WMHV) in a dose-dependent manner. Besides, rs7220676 was correlated with rates of cognitive decline assessed by Mini-mental State Examination and memory scores. A novel locus near HS3ST3A1 and MIR548H3 genes was associated with WMHV levels and it may be involved in neurodegenerative diseases.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».