Transcriptome-wide association analysis identifies DACH1 as a kidney disease risk gene that contributes to fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies (GWAS) for kidney function identified hundreds of risk regions; however, the causal variants, target genes, cell types, and disease mechanisms remain poorly understood. Here, we performed transcriptome-wide association studies (TWAS), summary Mendelian randomization, and MetaXcan to identify genes whose expression mediates the genotype effect on the phenotype. Our analyses identified Dachshund homolog 1 (DACH1), a cell-fate determination factor. GWAS risk variant was associated with lower DACH1 expression in human kidney tubules. Human and mouse kidney single-cell open chromatin data (snATAC-Seq) prioritized estimated glomerular filtration rate (eGFR) GWAS variants located on an intronic regulatory region in distal convoluted tubule cells. CRISPR-Cas9-mediated gene editing confirmed the role of risk variants in regulating DACH1 expression. Mice with tubule-specific Dach1 deletion developed more severe renal fibrosis both in folic acid and diabetic kidney injury models. Mice with tubule-specific Dach1 overexpression were protected from folic acid nephropathy. Single-cell RNA sequencing, chromatin immunoprecipitation, and functional analysis indicated that DACH1 controls the expression of cell cycle and myeloid chemotactic factors, contributing to macrophage infiltration and fibrosis development. In summary, integration of GWAS, TWAS, single-cell epigenome, expression analyses, gene editing, and functional validation in different mouse kidney disease models identified DACH1 as a kidney disease risk gene.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».