Combined epigenetic/genetic study identified an ALS age of onset modifier
Notice bibliographique
Résumé
-expansion in C9orf72). It might be influenced by environmental and genetic factors via the modulation of DNA methylation (DNAm) at CpG-sites. Hence, we combined an epigenetic and genetic approach to test the hypothesis that some common single nucleotide polymorphisms (SNPs) at CpG-sites (CpG-SNPs) could modify ALS age of onset. Our genome-wide DNAm analysis suggested three CpG-SNPs whose DNAm levels are significantly associated with age of onset in 249 ALS patients (q < 0.05). Next, genetic analysis validated the association of rs4970944 with age of onset in the discovery (n = 469; P = 0.025) and replication (n = 4160; P = 0.007) ALS cohorts. A meta-analysis of the cohorts combined showed that the median onset in AA-carriers is two years later than in GG-carriers (n = 4629; P = 0.0012). A similar association was observed with its tagging SNPs, implicating a 16 Kb region at the 1q21.3 locus as a modifier of ALS age of onset. Notably, rs4970944 genotypes are also associated with age of onset in C9orf72-carriers (n = 333; P = 0.025), suggesting that each A-allele delays onset by 1.6 years. Analysis of Genotype-Tissue Expression data revealed that the protective A-allele is linked with the reduced expression of CTSS in cerebellum (P = 0.00018), which is a critical brain region in the distributed neural circuits subserving motor control. CTSS encodes cathepsin S protein playing a key role in antigen presentation. In conclusion, we identified a 16 Kb locus tagged by rs4970944 as a modifier of ALS age of onset. Our findings support the role of antigen presenting processes in modulating age of onset of ALS and suggest potential drug targets (eg, CTSS). Future replication studies are encouraged to validate the link between the locus tagged by rs4970944 and age of onset in independent ALS cohorts, including different ethnic groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».