Deep resequencing identifies candidate functional genes in leprosy GWAS loci
Notice bibliographique
Résumé
Leprosy is the second most prevalent mycobacterial disease globally. Despite the existence of an effective therapy, leprosy incidence has consistently remained above 200,000 cases per year since 2010. Numerous host genetic factors have been identified for leprosy that contribute to the persistently high case numbers. In the past decade, genetic epidemiology approaches, including genome-wide association studies (GWAS), identified more than 30 loci contributing to leprosy susceptibility. However, GWAS loci commonly encompass multiple genes, which poses a challenge to define causal candidates for each locus. To address this problem, we hypothesized that genes contributing to leprosy susceptibility differ in their frequencies of rare protein-altering variants between cases and controls. Using deep resequencing we assessed protein-coding variants for 34 genes located in GWAS or linkage loci in 555 Vietnamese leprosy cases and 500 healthy controls. We observed 234 nonsynonymous mutations in the targeted genes. A significant depletion of protein-altering variants was detected for the IL18R1 and BCL10 genes in leprosy cases. The IL18R1 gene is clustered with IL18RAP and IL1RL1 in the leprosy GWAS locus on chromosome 2q12.1. Moreover, in a recent GWAS we identified an HLA-independent signal of association with leprosy on chromosome 6p21. Here, we report amino acid changes in the CDSN and PSORS1C2 genes depleted in leprosy cases, indicating them as candidate genes in the chromosome 6p21 locus. Our results show that deep resequencing can identify leprosy candidate susceptibility genes that had been missed by classic linkage and association approaches.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».