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Enregistrement W4281771743 · doi:10.1016/j.ebiom.2022.104098

The role of common genetic variation in presumed monogenic epilepsies

2022· article· en· W4281771743 sur OpenAlexaff
Ciarán Campbell, Costin Leu, Yen‐Chen Anne Feng, Stefan Wolking, Claudia Moreau, Colin A. Ellis, Shiva Ganesan, Helena Martins, Karen Oliver, Isabelle Boothman, Katherine A. Benson, Anne M. Molloy, Lawrence C. Brody, Jacques L. Michaud, Fadi F. Hamdan, Berge A. Minassian, Holger Lerche, Ingrid E. Scheffer, Sanjay M. Sisodiya, Simon Girard, Patrick Cosette, Norman Delanty, Dennis Lal, Gianpiero L. Cavalleri

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHospital for Sick ChildrenCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Human Genome Research InstituteMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésEpilepsyEpilepsy syndromesGenetic architecturePopulationGenetic testingGenetic variationMedicineGenetic heterogeneityGeneticsTraitBiologyPhenotypePsychiatryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The developmental and epileptic encephalopathies (DEEs) are the most severe group of epilepsies which co-present with developmental delay and intellectual disability (ID). DEEs usually occur in people without a family history of epilepsy and have emerged as primarily monogenic, with damaging rare mutations found in 50% of patients. Little is known about the genetic architecture of patients with DEEs in whom no pathogenic variant is identified. Polygenic risk scoring (PRS) is a method that measures a person's common genetic burden for a trait or condition. Here, we used PRS to test whether genetic burden for epilepsy is relevant in individuals with DEEs, and other forms of epilepsy with ID. METHODS: Genetic data on 2,759 cases with DEEs, or epilepsy with ID presumed to have a monogenic basis, and 447,760 population-matched controls were analysed. We compared PRS for 'all epilepsy', 'focal epilepsy', and 'genetic generalised epilepsy' (GGE) between cases and controls. We performed pairwise comparisons between cases stratified for identifiable rare deleterious genetic variants and controls. FINDINGS: Cases of presumed monogenic severe epilepsy had an increased PRS for 'all epilepsy' (p<0.0001), 'focal epilepsy' (p<0.0001), and 'GGE' (p=0.0002) relative to controls, which explain between 0.08% and 3.3% of phenotypic variance. PRS was increased in cases both with and without an identified deleterious variant of major effect, and there was no significant difference in PRS between the two groups. INTERPRETATION: We provide evidence that common genetic variation contributes to the aetiology of DEEs and other forms of epilepsy with ID, even when there is a known pathogenic variant of major effect. These results provide insight into the genetic underpinnings of the severe epilepsies and warrant a shift in our understanding of the aetiology of the DEEs as complex, rather than monogenic, disorders. FUNDING: Science foundation Ireland, Human Genome Research Institute; National Heart, Lung, and Blood Institute; German Research Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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