Genetic Determinants of Antibody-Mediated Immune Responses to Infectious Diseases Agents: A Genome-Wide and HLA Association Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infectious diseases are causally related to a large array of noncommunicable diseases (NCDs). Identifying genetic determinants of infections and antibody-mediated immune responses may shed light on this relationship and provide therapeutic targets for drug and vaccine development. METHODS: We used the UK biobank cohort of up to 10 000 serological measurements of infectious diseases and genome-wide genotyping. We used data on 13 pathogens to define 46 phenotypes: 15 seropositivity case-control phenotypes and 31 quantitative antibody measurement phenotypes. For each of these, we performed genome-wide association studies (GWAS) using the fastGWA linear mixed model package and human leukocyte antigen (HLA) classical allele and amino acid residue associations analyses using Lasso regression for variable selection. RESULTS: ) locus at the major histocompatibility complex (MHC) on chromosome 6. Outside the MHC, we found a total of 60 loci, multiple associated with Epstein-Barr virus (EBV)-related NCDs (eg, RASA3, MED12L, and IRF4). FUT2 was also identified as an important gene for polyomaviridae. HLA analysis highlighted the importance of DRB1*09:01, DQB1*02:01, DQA1*01:02, and DQA1*03:01 in EBV serologies and of DRB1*15:01 in polyomaviridae. CONCLUSIONS: We have identified multiple genetic variants associated with antibody immune response to 13 infections, many of which are biologically plausible therapeutic or vaccine targets. This may help prioritize future research and drug development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».