Genome-Wide association study of quantitative biomarkers identifies a novel locus for alzheimer’s disease at 12p12.1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic study of quantitative biomarkers in Alzheimer's Disease (AD) is a promising method to identify novel genetic factors and relevant endophenotypes, which provides valuable information to deconvolute mechanistic complexity and better understand disease subtypes. RESULTS: Using the data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), we performed a genome-wide association study (GWAS) between 565,373 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and 16 key AD biomarkers from 1,576 subjects at four visits. We identified a novel locus rs5011804 at 12p12.1 significantly associated with several AD biomarkers, including three cognitive traits (CDRSB, FAQ, ADAS13) and one imaging trait (fusiform volume). Additional mediation and interaction analyses investigated the relationships among this SNP, relevant biomarkers, and clinical diagnosis, confirming and further elaborating the genetic effects seen in the GWAS. CONCLUSION: Our GWAS not only affirms key AD genes but also suggests the promising role of the SNP rs5011804 due to its associations with several AD cognitive and imaging outcomes. The SNP rs5011804 has a reported association with adult asthma and slightly affects intracranial volume but has not been associated with AD before. Our novel findings contribute to a more comprehensive view of the molecular mechanism behind AD.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».