Multiomics Analyses Identify Genes and Pathways Relevant to Essential Tremor
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The genetic factors and molecular mechanisms predisposing to essential tremor (ET) remains largely unknown. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify pathways and genes relevant to ET by integrating multiomics approaches. METHODS: Case-control RNA sequencing of 2 cerebellar regions was done for 64 samples. A phenome-wide association study (pheWAS) of the differentially expressed genes was conducted, and a genome-wide gene association study (GWGAS) was done to identify pathways overlapping with the transcriptomic data. Finally, a transcriptome-wide association study (TWAS) was done to identify novel risk genes for ET. RESULTS: We identified several novel dysregulated genes, including CACNA1A and SHF. Pathways including axon guidance, olfactory loss, and calcium channel activity were significantly enriched. The ET GWGAS data found calcium ion-regulated exocytosis of neurotransmitters to be significantly enriched. The TWAS also found calcium and olfactory pathways enriched. The pheWAS identified that the underexpressed differentially expressed gene, SHF, is associated with a blood pressure medication (P = 9.3E-08), which is used to reduce tremor in ET patients. Treatment of cerebellar DAOY cells with the ET drug propranolol identified increases in SHF when treated, suggesting it may rescue the underexpression. CONCLUSION: We found that calcium-related pathways were enriched across the GWGAS, TWAS, and transcriptome. SHF was shown to have significantly decreased expression, and the pheWAS showed it was associated with blood pressure medication. The treatment of cells with propranolol showed that the drug restored levels of SHF. Overall, our findings highlight the power of integrating multiple different approaches to prioritize ET pathways and genes. © 2020 International Parkinson and Movement Disorder Society.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».