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Enregistrement W4223529834 · doi:10.1038/s41598-022-09825-2

Manifestations of Alzheimer’s disease genetic risk in the blood are evident in a multiomic analysis in healthy adults aged 18 to 90

2022· review· en· W4223529834 sur OpenAlexafffund
Laura Heath, John C. Earls, Andrew T. Magis, Sergey A. Kornilov, Jennifer C. Lovejoy, Cory C. Funk, Noa Rappaport, Benjamin A. Logsdon, Lara M. Mangravite, Brian W. Kunkle, Eden R. Martin, Adam C. Naj, Nilüfer Ertekin‐Taner, Todd E. Golde, Leroy Hood, Nathan D. Price, Erin L. Abner, Perrie M. Adams, Marilyn S. Albert, Roger L. Albin, Mariet Allen, Alexandre Amlie‐Wolf, Liana G. Apostolova, Steven E. Arnold, Sanjay Asthana, Craig Atwood, Clinton T. Baldwin, Robert C. Barber, Lisa L. Barnes, Sandra Barral, Thomas G. Beach, James T. Becker, Gary W. Beecham, Duane Beekly, David Bennett, Eileen H. Bigio, Thomas D. Bird, Deborah Blacker, Bradley F. Boeve, James D. Bowen, Adam Boxer, James R. Burke, Jeffrey M. Burns, William S. Bush, Mariusz Butkiewicz, Joseph D. Buxbaum, Nigel J. Cairns, Laura B. Cantwell, Chuanhai Cao, Chris Carlson, Cynthia M. Carlsson, Regina M. Carney, Helena C. Chui, Paul K. Crane, David H. Cribbs, Elizabeth Crocco, Michael L. Cuccaro, Philip L. De Jager, Charles DeCarli, Malcolm Dick, Dennis W. Dickson, Beth A. Dombroski, Rachelle S. Doody, Ranjan Duara, Denis A. Evans, Kelley M. Faber, Thomas Fairchild, Kenneth B. Fallon, David W. Fardo, Martin R. Farlow, Lindsay A. Farrer, Steven H. Ferris, Tatiana Foroud, Matthew P. Frosch, Douglas Galasko, Marla Gearing, Daniel H. Geschwind, Bernardino Ghetti, John R. Gilbert, Alison Goate, Robert C. Green, John H. Growdon, Jonathan L. Haines, Håkon Håkonarson, Ronald L. Hamilton, Kara L. Hamilton‐Nelson, Lindy E. Harrell, Lawrence S. Honig, Ryan M. Huebinger, Matthew J. Huentelman, Christine M. Hulette, Bradley T. Hyman, Gail P. Jarvik, Lee‐Way Jin, Gyungah Jun, M. Ilyas Kamboh, Anna Karydas, Mindy J. Katz, C. Dirk Keene, Ronald Kim, Neil W. Kowall, Joel H. Kramer, Walter A. Kukull, Amanda Kuzma, Frank M. LaFerla, James J. Lah, Eric B. Larson, James B. Leverenz, Allan I. Levey, Andrew P. Lieberman, Richard B. Lipton, Kathryn L. Lunetta, Constantine G. Lyketsos, John Malamon, Daniel Marson, Frank Martiniuk, Deborah C. Mash, Eliezer Masliah, Richard Mayeux, Wayne C. McCormick, Susan M. McCurry, Andrew McDavid, Ann C. McKee, Marsel Mesulam, Bruce L. Miller, Carol A. Miller, Joshua W. Miller, Thomas J. Montine, John C. Morris, Shubhabrata Mukherjee, Amanda Myers, Sid E. O’Bryant, John Olichney, Joseph E. Parisi, Henry L. Paulson, Margaret A. Pericak‐Vance, William Perry, Elaine R. Peskind, Ronald Petersen, Aimee Pierce, Wayne W. Poon, Huntington Potter, Liming Qu, Joseph F. Quinn, Ashok Raj, Murray A. Raskind, Eric M. Reiman, ‌Barry Reisberg, Joan Reisch, Christiane Reitz, John M. Ringman, Erik D. Roberson, Ekaterina Rogaeva, Howard J. Rosen, Roger N. Rosenberg, Donald R. Royall, Mark A. Sager, Mary Sano, Andrew J. Saykin, Gerard D. Schellenberg, Julie A. Schneider, Lon S. Schneider, William W. Seeley, Susan Slifer, Amanda Smith, Yeunjoo E. Song, Joshua A. Sonnen, Salvatore Spina, Peter St George‐Hyslop, Robert A. Stern, Russell H. Swerdlow, Mitchell Tang, Rudolph E. Tanzi, John Q. Trojanowski, Juan C. Troncoso, Debby W. Tsuang, Otto Valladares, Vivianna M. Van Deerlin, Linda J. Van Eldik, Jeffery M. Vance, Badri N. Vardarajan, Harry V. Vinters, Jean Paul Vonsattel, Li-San Wang, Sandra Weıntraub, Kathleen A. Welsh‐Bohmer, Patrice L. Whitehead, Kirk C. Wilhelmsen, Jennifer Williamson, Thomas S. Wingo, Randall L. Woltjer, Clinton B. Wright, Chuang‐Kuo Wu, Steven G. Younkin, Chang‐En Yu, Lei Yu, Yi Zhao

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingUniversity of California, IrvineUniversity of California, San FranciscoNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of HealthMedical Research CouncilHersenstichtingNational Cancer InstituteStichting MS ResearchNewcastle UniversityU.S. Department of DefenseBrightFocus FoundationEli Lilly and CompanyAlzheimer's Research TrustJohns Hopkins UniversityUniversity of WashingtonYork UniversityBiogenUniversity of MiamiBioClinicaNorthwestern UniversityEmory UniversityUniversity of PennsylvaniaVanderbilt UniversityNorth Bristol NHS TrustBristol-Myers SquibbUniversity of California, DavisEisaiHoward Hughes Medical InstituteMassachusetts General HospitalNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of PittsburghUniversity of California, San DiegoU.S. Department of Veterans AffairsOffice of Research and DevelopmentAlzheimer's AssociationWellcome TrustUniversity of Southern CaliforniaUniversitat de BarcelonaRush University
Mots-clésGenome-wide association studySNPSingle-nucleotide polymorphismBiologyDiseaseGeneticsGenetic associationAlleleBioinformaticsMedicineGenotypeInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetics play an important role in late-onset Alzheimer's Disease (AD) etiology and dozens of genetic variants have been implicated in AD risk through large-scale GWAS meta-analyses. However, the precise mechanistic effects of most of these variants have yet to be determined. Deeply phenotyped cohort data can reveal physiological changes associated with genetic risk for AD across an age spectrum that may provide clues to the biology of the disease. We utilized over 2000 high-quality quantitative measurements obtained from blood of 2831 cognitively normal adult clients of a consumer-based scientific wellness company, each with CLIA-certified whole-genome sequencing data. Measurements included: clinical laboratory blood tests, targeted chip-based proteomics, and metabolomics. We performed a phenome-wide association study utilizing this diverse blood marker data and 25 known AD genetic variants and an AD-specific polygenic risk score (PGRS), adjusting for sex, age, vendor (for clinical labs), and the first four genetic principal components; sex-SNP interactions were also assessed. We observed statistically significant SNP-analyte associations for five genetic variants after correction for multiple testing (for SNPs in or near NYAP1, ABCA7, INPP5D, and APOE), with effects detectable from early adulthood. The ABCA7 SNP and the APOE2 and APOE4 encoding alleles were associated with lipid variability, as seen in previous studies; in addition, six novel proteins were associated with the e2 allele. The most statistically significant finding was between the NYAP1 variant and PILRA and PILRB protein levels, supporting previous functional genomic studies in the identification of a putative causal variant within the PILRA gene. We did not observe associations between the PGRS and any analyte. Sex modified the effects of four genetic variants, with multiple interrelated immune-modulating effects associated with the PICALM variant. In post-hoc analysis, sex-stratified GWAS results from an independent AD case-control meta-analysis supported sex-specific disease effects of the PICALM variant, highlighting the importance of sex as a biological variable. Known AD genetic variation influenced lipid metabolism and immune response systems in a population of non-AD individuals, with associations observed from early adulthood onward. Further research is needed to determine whether and how these effects are implicated in early-stage biological pathways to AD. These analyses aim to complement ongoing work on the functional interpretation of AD-associated genetic variants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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