Genome-wide studies reveal factors associated with circulating uromodulin and its relationships to complex diseases
Notice bibliographique
Résumé
Uromodulin (UMOD) is a major risk gene for monogenic and complex forms of kidney disease. The encoded kidney-specific protein uromodulin is highly abundant in urine and related to chronic kidney disease, hypertension, and pathogen defense. To gain insights into potential systemic roles, we performed genome-wide screens of circulating uromodulin using complementary antibody-based and aptamer-based assays. We detected 3 and 10 distinct significant loci, respectively. Integration of antibody-based results at the UMOD locus with functional genomics data (RNA-Seq, ATAC-Seq, Hi-C) of primary human kidney tissue highlighted an upstream variant with differential accessibility and transcription in uromodulin-synthesizing kidney cells as underlying the observed cis effect. Shared association patterns with complex traits, including chronic kidney disease and blood pressure, placed the PRKAG2 locus in the same pathway as UMOD. Experimental validation of the third antibody-based locus, B4GALNT2, showed that the p.Cys466Arg variant of the encoded N-acetylgalactosaminyltransferase had a loss-of-function effect leading to higher serum uromodulin levels. Aptamer-based results pointed to enzymes writing glycan marks present on uromodulin and to their receptors in the circulation, suggesting that this assay permits investigating uromodulin's complex glycosylation rather than its quantitative levels. Overall, our study provides insights into circulating uromodulin and its emerging functions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».