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Enregistrement W3132398958 · doi:10.1002/ana.26090

Investigation of Autosomal Genetic Sex Differences in Parkinson's Disease

2021· article· en· W3132398958 sur OpenAlexafffund
Cornelis Blauwendraat, Hirotaka Iwaki, Mary B. Makarious, Sara Bandrés‐Ciga, Hampton L. Leonard, Francis P. Grenn, Julie Lake, Lynne Krohn, Manuela Tan, Jonggeol J. Kim, J. Raphael Gibbs, Dena Hernández, Jennifer A. Ruskey, Lasse Pihlstrøm, Mathias Toft, Jacobus J. van Hilten, Johan Marinus, Claudia Schulte, Kathrin Brockmann, Manu Sharma, Ari Siitonen, Kari Majamaa, Johanna Eerola‐Rautio, Pentti J. Tienari, Donald G. Grosset, Suzanne Lesage, Jean‐Christophe Corvol, Alexis Brice, John Hardy, Ziv Gan‐Or, Peter Heutink, Thomas Gasser, Huw R. Morris, Alastair J. Noyce, Mike A. Nalls, Andrew Singleton

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesMedical Research CouncilParkinson's UKNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchInstitute of GeneticsBarts CharityCanada First Research Excellence FundAmerican Parkinson Disease AssociationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementAgence Nationale de la RechercheWellcome TrustHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriHelsingin YliopistoEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchNational Cancer InstituteU.S. Department of DefenseItä-Suomen YliopistoRosetrees TrustNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesMcGill University
Mots-clésGenome-wide association studyGenetic architectureDiseaseHeritabilityAutosomeEtiologyBiologyGenetic associationParkinson's diseaseBiobankGeneticsGenetic variationMedicineInternal medicineSingle-nucleotide polymorphismGenotypeQuantitative trait locusX chromosomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Parkinson's disease (PD) is a complex neurodegenerative disorder. Men are on average ~ 1.5 times more likely to develop PD compared to women with European ancestry. Over the years, genomewide association studies (GWAS) have identified numerous genetic risk factors for PD, however, it is unclear whether genetics contribute to disease etiology in a sex-specific manner. METHODS: In an effort to study sex-specific genetic factors associated with PD, we explored 2 large genetic datasets from the International Parkinson's Disease Genomics Consortium and the UK Biobank consisting of 13,020 male PD cases, 7,936 paternal proxy cases, 89,660 male controls, 7,947 female PD cases, 5,473 maternal proxy cases, and 90,662 female controls. We performed GWAS meta-analyses to identify distinct patterns of genetic risk contributing to disease in male versus female PD cases. RESULTS: In total, 19 genomewide significant regions were identified and no sex-specific effects were observed. A high genetic correlation between the male and female PD GWAS were identified (rg = 0.877) and heritability estimates were identical between male and female PD cases (~ 20%). INTERPRETATION: We did not detect any significant genetic differences between male or female PD cases. Our study does not support the notion that common genetic variation on the autosomes could explain the difference in prevalence of PD between males and females cases at least when considering the current sample size under study. Further studies are warranted to investigate the genetic architecture of PD explained by X and Y chromosomes and further evaluate environmental effects that could potentially contribute to PD etiology in male versus female patients. ANN NEUROL 2021;90:41-48.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations63
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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