<i>LRRK2</i> coding variants and the risk of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The leucine-rich repeat kinase 2 ( LRRK2 ) gene harbors both rare highly damaging missense variants (e.g. p.G2019S) and common non-coding variants (e.g. rs76904798) with lower effect sizes that are associated with Parkinson’s disease risk. Objectives This study aimed to investigate in a large meta-analysis whether the LRRK2 GWAS signal represented by rs76904798 is independently associated with Parkinson’s disease risk from LRRK2 coding variation, and whether complex linkage disequilibrium structures with p.G2019S and the 5’ non-coding haplotype account for the association of LRRK2 coding variants. Methods We performed a meta-analysis using imputed genotypes from 17,838 cases, 13,404 proxy-cases and 173,639 healthy controls of European ancestry. We excluded carriers of p.G2019S and/or rs76904798 to clarify the role of LRRK2 coding variation in mediating disease risk, and excluded carriers of relatively rare LRRK2 coding variants to assess the independence of rs76904798. We also investigated the co-inheritance of LRRK2 coding variants with p.G2019S, rs76904798 and p.N2081D. Results LRRK2 rs76904798 remained significantly associated with Parkinson’s disease after excluding carriers of relatively rare LRRK2 coding variants. LRRK2 p.R1514Q and p.N2081D were frequently co-inherited with rs76904798 and the allele distribution of p.S1647T significantly changed among cases after removing rs76904798 carriers. Conclusions These data suggest that the LRRK2 coding variants previously linked to Parkinson’s disease (p.N551K, p.R1398H, p.M1646T and p.N2081D) do not drive the 5’ non-coding GWAS signal. These data, however, do not preclude the independent association of the haplotype p.N551K-p.R1398H and p.M1646T with altered disease risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».