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Enregistrement W3082353906 · doi:10.1002/mds.28197

The Parkinson's Disease <scp>Genome‐Wide</scp> Association Study Locus Browser

2020· article· en· W3082353906 sur OpenAlexaff
Francis P. Grenn, Jonggeol J. Kim, Mary B. Makarious, Hirotaka Iwaki, Anastasia Illarionova, Kajsa Brolin, Jillian H. Kluss, Artur Francisco Schumacher Schuh, Hampton L. Leonard, Faraz Faghri, Kimberley J. Billingsley, Lynne Krohn, Ashley Hall, Mónica Díez-Fairén, María Teresa Periñán, Jia Nee Foo, Cynthia Sandor, Caleb Webber, Brian Fiske, J. Raphael Gibbs, Mike A. Nalls, Andrew Singleton, Sara Bandrés‐Ciga, Xylena Reed, Cornelis Blauwendraat

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCommon FundNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingEuropean Regional Development FundNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Human Genome Research InstituteUK Dementia Research InstituteCardiff UniversityUniversity of California, San FranciscoAlzheimer's SocietyGeorgia Clinical and Translational Science AllianceLieber Institute for Brain DevelopmentAmerican Heart AssociationBroad InstituteU.S. Department of Health and Human ServicesCOPD FoundationUniversity of ChicagoMississippi State Department of HealthMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchAmgenDonald W. Reynolds FoundationJackson State UniversityAstraZenecaPfizerCure Cancer Australia FoundationCase Western Reserve UniversityCleveland ClinicLlywodraeth CymruSunovionNational Center for Research ResourcesFondation LeducqNIH Office of the DirectorYale University
Mots-clésGenome-wide association studyGenomeLocus (genetics)Genetic associationGenomicsDiseaseGeneticsComputational biologyGeneBiologyBioinformaticsMedicineSingle-nucleotide polymorphismGenotypeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease with an often complex component identifiable by genome-wide association studies. The most recent large-scale PD genome-wide association studies have identified more than 90 independent risk variants for PD risk and progression across more than 80 genomic regions. One major challenge in current genomics is the identification of the causal gene(s) and variant(s) at each genome-wide association study locus. The objective of the current study was to create a tool that would display data for relevant PD risk loci and provide guidance with the prioritization of causal genes and potential mechanisms at each locus. METHODS: We included all significant genome-wide signals from multiple recent PD genome-wide association studies including themost recent PD risk genome-wide association study, age-at-onset genome-wide association study, progression genome-wide association study, and Asian population PD risk genome-wide association study. We gathered data for all genes 1 Mb up and downstream of each variant to allow users to assess which gene(s) are most associated with the variant of interest based on a set of self-ranked criteria. Multiple databases were queried for each gene to collect additional causal data. RESULTS: We created a PD genome-wide association study browser tool (https://pdgenetics.shinyapps.io/GWASBrowser/) to assist the PD research community with the prioritization of genes for follow-up functional studies to identify potential therapeutic targets. CONCLUSIONS: Our PD genome-wide association study browser tool provides users with a useful method of identifying potential causal genes at all known PD risk loci from large-scale PD genome-wide association studies. We plan to update this tool with new relevant data as sample sizes increase and new PD risk loci are discovered. © 2020 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society. This article has been contributed to by US Government employees and their work is in the public domain in the USA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,016

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations104
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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