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Enregistrement W3128690417 · doi:10.1001/jamaneurol.2020.5257

Identification of Candidate Parkinson Disease Genes by Integrating Genome-Wide Association Study, Expression, and Epigenetic Data Sets

2021· article· en· W3128690417 sur OpenAlexfundno aff
Demis A. Kia, David Zhang, Sebastian Guelfi, Claudia Manzoni, Leon Hubbard, Regina H. Reynolds, Juan A. Botía, Mina Ryten, Raffaele Ferrari, Patrick A. Lewis, Nigel Williams, Daniah Trabzuni, John Hardy, Nicholas Wood, Alastair J. Noyce, Rauan Kaiyrzhanov, Ben Middlehurst, Manuela Tan, Henry Houlden, Huw R. Morris, Hélène Plun‐Favreau, Peter Holmans, José Brás, John P. Quinn, Kin Y. Mok, Kerri J. Kinghorn, Kimberley J. Billingsley, Sebastian R. Schreglmann, Rita Guerreiro, Ruth C. Lovering, Lea R’Bibo, Mie Rizig, Valentina Escott‐Price, Viorica Chelban, Thomas Foltynie, Alexis Brice, Fabrice Danjou, Suzanne Lesage, Jean‐Christophe Corvol, María Martínez, Claudia Schulte, Kathrin Brockmann, Javier Simón‐Sánchez, Peter Heutink, Patrizia Rizzu, Manu Sharma, Thomas Gasser, Aude Nicolas, Mark Cookson, Sara Bandrés‐Ciga, Cornelis Blauwendraat, David W. Craig, Faraz Faghri, J. Raphael Gibbs, Dena Hernández, Kendall Van Keuren‐Jensen, Joshua Shulman, Hampton L. Leonard, Mike A. Nalls, Laurie Robak, Steven Lubbe, Steven Finkbeiner, Niccolò E. Mencacci, Codrin Lungu, Andrew Singleton, Sonja W. Scholz, Xylena Reed, Roy N. Alcalay, Ziv Gan‐Or, Guy A. Rouleau, Lynne Krohn, Jacobus J. van Hilten, Johan Marinus, Astrid Adarmes‐Gómez, Miquel Aguilar, Ignacio Álvarez, Victoria Álvarez, Francisco Javier Barrero, Jesús Alberto Bergareche Yarza, Inmaculada Bernal‐Bernal, Marta Blázquez Estrada, Marta Bonilla‐Toribio, María Teresa Boungiorno, Dolores Buiza‐Rueda, Anna Maria Novella Càmara, Fátima Carrillo, Mario Carrión‐Claro, Debora Cerdan, Jordi Clarimón, Yaroslau Compta, Mónica Díez-Fairén, Oriol Dols‐Icardo, J. Duarte, Raquel Durán, Francisco Escamilla‐Sevilla, Mario Ezquerra, Cici Feliz, Manel Fernández, Rubén Fernández‐Santiago, Ciara García, Pedro Ruiz, Pilar Gómez‐Garre, María José Gómez Heredia, Isabel González Aramburu, Ana Gorostidi Pagola, Janet Hoenicka, Jon Infante, Adriano Jiménez‐Escrig, Jaime Kulisevsky, Miguel A. Labrador‐Espinosa, José Luis López-Sendón, Adolfo López de Munaín Arregui, Daniel Macías, Irene Martínez‐Torres, Juan Marín‐Lahoz, Marı́a José Martı́, Juan Carlos Martínez‐Castrillo, Carlota Méndez‐del‐Barrio, Manuel Menéndez‐González, Marina Mata Adolfo Mínguez, Pablo Mir, Elisabet Mondragón Rezola, Esteban Muñoz, Javier Pagonabarraga, Pau Pástor, Francisco Pérez Errazquin, María Teresa Periñán, Javier Ruiz‐Martínez, Clara Ruz, A Rodríguez, María Sierra, Esther Suárez-Sanmartín, César Tabernero, Juan Pablo Tartari, Cristina Tejera‐Parrado, Eduard Tolosa, Francesc Valldeoriola, Laura Vargas‐González, Lydia Vela, Francisco Vives, Alexander Zimprich, Lasse Pihlstrøm, Mathias Toft, Sulev Kõks, Pille Taba, Sharon Hassin‐Baer, Michael E. Weale, Adaikalavan Ramasamy, Colin Smith, Manuel Sebastian Guelfi, Karishma D’Sa, Paola Forabosco

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilAssistance publique-Hôpitaux de ParisLandspítali HáskólasjúkrahúsMcGill UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftWellcome TrustUniversity College LondonParkinson's UKFondation de FranceKing Faisal Specialist Hospital and Research CentreBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchMultiple System Atrophy CoalitionAgence Nationale de la RechercheAlzheimer's SocietyCanada First Research Excellence FundAmerican Parkinson Disease AssociationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementUniversity of DundeeParkinson VerenigingMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthRosetrees TrustU.S. Department of DefenseEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésGenome-wide association studyBiologyGeneticsGeneCandidate geneEpigeneticsGenetic associationTranscriptomeComputational biologyDNA methylationGene expressionAlternative splicingSingle-nucleotide polymorphismGenotypeExon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Substantial genome-wide association study (GWAS) work in Parkinson disease (PD) has led to the discovery of an increasing number of loci shown reliably to be associated with increased risk of disease. Improved understanding of the underlying genes and mechanisms at these loci will be key to understanding the pathogenesis of PD. Objective: To investigate what genes and genomic processes underlie the risk of sporadic PD. Design and Setting: This genetic association study used the bioinformatic tools Coloc and transcriptome-wide association study (TWAS) to integrate PD case-control GWAS data published in 2017 with expression data (from Braineac, the Genotype-Tissue Expression [GTEx], and CommonMind) and methylation data (derived from UK Parkinson brain samples) to uncover putative gene expression and splicing mechanisms associated with PD GWAS signals. Candidate genes were further characterized using cell-type specificity, weighted gene coexpression networks, and weighted protein-protein interaction networks. Main Outcomes and Measures: It was hypothesized a priori that some genes underlying PD loci would alter PD risk through changes to expression, splicing, or methylation. Candidate genes are presented whose change in expression, splicing, or methylation are associated with risk of PD as well as the functional pathways and cell types in which these genes have an important role. Results: Gene-level analysis of expression revealed 5 genes (WDR6 [OMIM 606031], CD38 [OMIM 107270], GPNMB [OMIM 604368], RAB29 [OMIM 603949], and TMEM163 [OMIM 618978]) that replicated using both Coloc and TWAS analyses in both the GTEx and Braineac expression data sets. A further 6 genes (ZRANB3 [OMIM 615655], PCGF3 [OMIM 617543], NEK1 [OMIM 604588], NUPL2 [NCBI 11097], GALC [OMIM 606890], and CTSB [OMIM 116810]) showed evidence of disease-associated splicing effects. Cell-type specificity analysis revealed that gene expression was overall more prevalent in glial cell types compared with neurons. The weighted gene coexpression performed on the GTEx data set showed that NUPL2 is a key gene in 3 modules implicated in catabolic processes associated with protein ubiquitination and in the ubiquitin-dependent protein catabolic process in the nucleus accumbens, caudate, and putamen. TMEM163 and ZRANB3 were both important in modules in the frontal cortex and caudate, respectively, indicating regulation of signaling and cell communication. Protein interactor analysis and simulations using random networks demonstrated that the candidate genes interact significantly more with known mendelian PD and parkinsonism proteins than would be expected by chance. Conclusions and Relevance: Together, these results suggest that several candidate genes and pathways are associated with the findings observed in PD GWAS studies.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations203
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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