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Enregistrement W3128316783 · doi:10.3389/fgene.2020.629373

Recent Consanguinity and Outbred Autozygosity Are Associated With Increased Risk of Late-Onset Alzheimer’s Disease

2021· article· en· W3128316783 sur OpenAlexfundaboutno aff
Valerio Napolioni, Marzia A. Scelsi, Raiyan R. Khan, André Altmann, Michael D. Greicius

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthIXICOServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationIllinois Department of Public HealthRush UniversityGenentechNational Alzheimer's Coordinating CenterPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsTranslational Genomics Research InstituteNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbH. Lundbeck A/SMcKnight FoundationAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of HealthEuropean CommissionAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedical Research CouncilMeso Scale Diagnostics
Mots-clésConsanguinityInbreedingRuns of HomozygosityDemographyPopulationEthnic groupGenome-wide association studyMedicineBiologyGeneticsPediatricsGenotypeSingle-nucleotide polymorphismPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior work in late-onset Alzheimer’s disease (LOAD) has resulted in discrepant findings as to whether recent consanguinity and outbred autozygosity are associated with LOAD risk. In the current study, we tested the association between consanguinity and outbred autozygosity with LOAD in the largest such analysis to date, in which 20 LOAD GWAS datasets were retrieved through public databases. Our analyses were restricted to eight distinct ethnic groups: African–Caribbean, Ashkenazi–Jewish European, European–Caribbean, French–Canadian, Finnish European, North-Western European, South-Eastern European, and Yoruba African for a total of 21,492 unrelated subjects (11,196 LOAD and 10,296 controls). Recent consanguinity determination was performed using FSuite v1.0.3, according to subjects’ ancestral background. The level of autozygosity in the outbred population was assessed by calculating inbreeding estimates based on the proportion (F ROH ) and the number (N ROH ) of runs of homozygosity (ROHs). We analyzed all eight ethnic groups using a fixed-effect meta-analysis, which showed a significant association of recent consanguinity with LOAD ( N = 21,481; OR = 1.262, P = 3.6 × 10 –4 ), independently of APOE ∗ 4 ( N = 21,468, OR = 1.237, P = 0.002), and years of education ( N = 9,257; OR = 1.274, P = 0.020). Autozygosity in the outbred population was also associated with an increased risk of LOAD, both for F ROH ( N = 20,237; OR = 1.204, P = 0.030) and N ROH metrics ( N = 20,237; OR = 1.019, P = 0.006), independently of APOE ∗ 4 [( F ROH , N = 20,225; OR = 1.222, P = 0.029) ( N ROH , N = 20,225; OR = 1.019, P = 0.007)]. By leveraging the Alzheimer’s Disease Sequencing Project (ADSP) whole-exome sequencing (WES) data, we determined that LOAD subjects do not show an enrichment of rare, risk-enhancing minor homozygote variants compared to the control population. A two-stage recessive GWAS using ADSP data from 201 consanguineous subjects in the discovery phase followed by validation in 10,469 subjects led to the identification of RPH3AL p.A303V (rs117190076) as a rare minor homozygote variant increasing the risk of LOAD [discovery: Genotype Relative Risk (GRR) = 46, P = 2.16 × 10 –6 ; validation: GRR = 1.9, P = 8.0 × 10 –4 ]. These results confirm that recent consanguinity and autozygosity in the outbred population increase risk for LOAD. Subsequent work, with increased samples sizes of consanguineous subjects, should accelerate the discovery of non-additive genetic effects in LOAD.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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