ASSESSING THE RELATIONSHIP BETWEEN MONOALLELIC <i>PARK2</i> MUTATIONS AND PARKINSON’S RISK
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Biallelic PARK2 (Parkin) mutations cause autosomal recessive Parkinson’s (PD); however, the role of monoallelic PARK2 mutations as a risk factor for PD remains unclear. We investigated the role of single heterozygous PARK2 mutations in three large independent case-control cohorts totalling 10,858 PD cases and 8,328 controls. Overall, after exclusion of biallelic carriers, single PARK2 mutations were more common in PD than controls conferring a >1.5-fold increase in risk of PD (P=0.035), with meta-analysis (19,574 PD cases and 468,488 controls) confirming increased risk (OR=1.65, P=3.69E-07). Carriers were shown to have significantly younger ages at onset compared to non-carriers (NeuroX: 56.4 vs . 61.4 years; Exome: 38.5 vs . 43.1 years). Stratifying by mutation type, we provide preliminary evidence for a more pathogenic risk profile for single PARK2 copy number variant (CNV) carriers compared to single nucleotide variant carriers. Studies that did not assess biallelic PARK2 mutations or consist of predominantly early-onset cases may be biasing these estimates, and removal of these resulted in a loss of association (OR=1.23, P=0.614; n=4). Importantly, when we looked for additional CNVs in 30% of PD cases with apparent monoallellic PARK2 mutations we found that 44% had biallelic mutations suggesting that previous estimates may be influenced by cryptic biallelic mutation status. While this study supports the association of single PARK2 mutations with PD, it highlights confounding effects therefore caution is needed when interpreting current risk estimates. Together, we demonstrate that comprehensive assessment of biallelic mutation status is essential when elucidating PD risk associated with monoallelic PARK2 mutations.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».