Trans-ethnic analysis of the human leukocyte antigen region for ulcerative colitis reveals shared but also ethnicity-specific disease associations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic inflammatory disease of the gut. Genetic association studies have identified the highly variable human leukocyte antigen (HLA) region as the strongest susceptibility locus for IBD, and specifically DRB1*01:03 as a determining factor for ulcerative colitis (UC). However, for most of the association signal such a delineation could not be made due to tight structures of linkage disequilibrium within the HLA. The aim of this study was therefore to further characterize the HLA signal using a trans-ethnic approach. We performed a comprehensive fine mapping of single HLA alleles in UC in a cohort of 9,272 individuals with African American, East Asian, Puerto Rican, Indian and Iranian descent and 40,691 previously analyzed Caucasians, additionally analyzing whole HLA haplotypes. We computationally characterized the binding of associated HLA alleles to human self-peptides and analysed the physico-chemical properties of the HLA proteins and predicted self-peptidomes. Highlighting alleles of the HLA-DRB1*15 group and their correlated HLA- DQ-DR haplotypes, we identified consistent associations across different ethnicities but also identified population-specific signals. We observed that DRB1*01:03 is mostly present in individuals of Western European descent and hardly present in non-Caucasian individuals. We found peptides predicted to bind to risk HLA alleles to be rich in positively charged amino acids such. We conclude that the HLA plays an important role for UC susceptibility across different ethnicities. This research further implicates specific features of peptides that are predicted to bind risk and protective HLA proteins.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».