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Enregistrement W3116583817 · doi:10.1093/brain/awaa401

Targeted sequencing of Parkinson’s disease loci genes highlights <i>SYT11, FGF20</i> and other associations

2020· article· en· W3116583817 sur OpenAlexafffund
Uladzislau Rudakou, Eric Yu, Lynne Krohn, Jennifer A. Ruskey, Farnaz Asayesh, Yves Dauvilliers, Dan Spiegelman, Lior Greenbaum, Stanley Fahn, Cheryl Waters, Nicolas Dupré, Guy A. Rouleau, Sharon Hassin‐Baer, Edward A. Fon, Roy N. Alcalay, Ziv Gan‐Or

Notice bibliographique

RevueBrain · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchParkinson CanadaCanada First Research Excellence FundConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementBrookdale FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésGeneticsBiologyGenetic associationGenome-wide association studyGeneExonAllelic heterogeneityAlleleSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association studies (GWAS) have identified numerous loci associated with Parkinson's disease. The specific genes and variants that drive the associations within the vast majority of these loci are unknown. We aimed to perform a comprehensive analysis of selected genes to determine the potential role of rare and common genetic variants within these loci. We fully sequenced 32 genes from 25 loci previously associated with Parkinson's disease in 2657 patients and 3647 controls from three cohorts. Capture was done using molecular inversion probes targeting the exons, exon-intron boundaries and untranslated regions (UTRs) of the genes of interest, followed by sequencing. Quality control was performed to include only high-quality variants. We examined the role of rare variants (minor allele frequency < 0.01) using optimized sequence Kernel association tests. The association of common variants was estimated using regression models adjusted for age, sex and ethnicity as required in each cohort, followed by a meta-analysis. After Bonferroni correction, we identified a burden of rare variants in SYT11, FGF20 and GCH1 associated with Parkinson's disease. Nominal associations were identified in 21 additional genes. Previous reports suggested that the SYT11 GWAS association is driven by variants in the nearby GBA gene. However, the association of SYT11 was mainly driven by a rare 3' UTR variant (rs945006601) and was independent of GBA variants (P = 5.23 × 10-5 after exclusion of all GBA variant carriers). The association of FGF20 was driven by a rare 5' UTR variant (rs1034608171) located in the promoter region. The previously reported association of GCH1 with Parkinson's disease is driven by rare non-synonymous variants, some of which are known to cause dopamine-responsive dystonia. We also identified two LRRK2 variants, p.Arg793Met and p.Gln1353Lys, in 10 and eight controls, respectively, but not in patients. We identified common variants associated with Parkinson's disease in MAPT, TMEM175, BST1, SNCA and GPNMB, which are all in strong linkage disequilibrium with known GWAS hits in their respective loci. A common coding PM20D1 variant, p.Ile149Val, was nominally associated with reduced risk of Parkinson's disease (odds ratio 0.73, 95% confidence interval 0.60-0.89, P = 1.161 × 10-3). This variant is not in linkage disequilibrium with the top GWAS hits within this locus and may represent a novel association. These results further demonstrate the importance of fine mapping of GWAS loci, and suggest that SYT11, FGF20, and potentially PM20D1, BST1 and GPNMB should be considered for future studies as possible Parkinson's disease-related genes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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