Genome-wide contribution of common Short-Tandem Repeats to Parkinson’s Disease genetic risk
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Parkinson’s disease (PD) is a complex neurodegenerative disorder with a strong genetic component, where most known disease-associated variants are single nucleotide polymorphisms (SNPs) and small insertions and deletions (Indels). DNA repetitive elements account for >50% of the human genome, however little is known of their contribution to PD etiology. While select short tandem repeats (STRs) within candidate genes have been studied in PD, their genome-wide contribution remains unknown. Here we present the first genome-wide association study (GWAS) of STRs in PD. Through a meta-analysis of 16 imputed GWAS cohorts from the International Parkinson’s Disease Genomic Consortium (IPDGC), totalling 39,087 individuals (16,642 PD cases and 22,445 controls of European ancestry) we identified 34 genome-wide significant STR loci (p < 5.34×10 -6 ), with the strongest signal located in KANSL1 (chr17:44205351:[T] 11 , p=3×10 -39 , OR=1.31 [CI 95%=1.26-1.36]). Conditional-joint analyses suggested that 4 significant STRs mapping nearby NDUFAF2, TRIML2, MIRNA-129-1 and NCOR1 were independent from known PD risk SNPs. Including STRs in heritability estimates increased the variance explained by SNPs alone. Gene expression analysis of STRs (eSTR) in RNASeq data from 13 brain regions, identified significant associations of STRs influencing the expression of multiple genes, including PD known genes. Further functional annotation of candidate STRs revealed that significant eSTRs within NUDFAF2 and ZSWIM7 overlap with regulatory features and are associated with change in the expression levels of nearby genes. Here we show that STRs at known and novel candidate PD loci contribute to PD risk, and have functional effects in disease-relevant tissues and pathways, supporting previously reported disease-associated genes and giving further evidence for their functional prioritization. These data represent a valuable resource for researchers currently dissecting PD risk loci.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».