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Enregistrement W3044181316 · doi:10.1101/2020.07.20.211276

Genetic analysis of amyotrophic lateral sclerosis identifies contributing pathways and cell types

2020· preprint· en· W3044181316 sur OpenAlexfundno aff
Sara Sáez-Atiénzar, Sara Bandrés‐Ciga, Rebekah G. Langston, Jonggeol J. Kim, Shing Wan Choi, Regina H. Reynolds, Yevgeniya Abramzon, Ramita Dewan, Sarah Ahmed, John E. Landers, Ruth Chia, Mina Ryten, Mark Cookson, Michael A. Nalls, Adriano Chiò, Bryan J. Traynor

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteMinistero della SaluteNational Eye InstituteTarget ALSConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementALS AssociationWellcome TrustEuropean CommissionMuscular Dystrophy AssociationJohns Hopkins UniversityMicrosoft ResearchMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisMendelian randomizationBiologyDiseaseNeuroscienceGenome-wide association studyBiological pathwayCell typeGeneticsComputational biologyGeneCellSingle-nucleotide polymorphismMedicineGenetic variantsGene expressionPathologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Despite the considerable progress in unraveling the genetic causes of amyotrophic lateral sclerosis (ALS), we do not fully understand the molecular mechanisms underlying the disease. We analyzed genome-wide data involving 78,500 individuals using a polygenic risk score approach to identify the biological pathways and cell types involved in ALS. This data-driven approach identified multiple aspects of the biology underlying the disease that resolved into broader themes, namely neuron projection morphogenesis, membrane trafficking , and signal transduction mediated by ribonucleotides . We also found that genomic risk in ALS maps consistently to GABAergic cortical interneurons and oligodendrocytes, as confirmed in human single-nucleus RNA-seq data. Using two-sample Mendelian randomization, we nominated five differentially expressed genes ( ATG16L2, ACSL5, MAP1LC3A, PLXNB2 , and SCFD1 ) within the significant pathways as relevant to ALS. We conclude that the disparate genetic etiologies of this fatal neurological disease converge on a smaller number of final common pathways and cell types.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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