Genome‐Wide Polygenic Score Predicts Large Number of High Risk Individuals in Monogenic Undiagnosed Young Onset Parkinson's Disease Patients from India
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a genetically heterogeneous neurodegenerative disease with poorly defined environmental influences. Genomic studies of PD patients have identified disease-relevant monogenic genes, rare variants of significance, and polygenic risk-associated variants. In this study, whole genome sequencing data from 90 young onset Parkinson's disease (YOPD) individuals are analyzed for both monogenic and polygenic risk. The genetic variant analysis identifies pathogenic/likely pathogenic variants in eight of the 90 individuals (8.8%). It includes large homozygous coding exon deletions in PRKN and SNV/InDels in VPS13C, PLA2G6, PINK1, SYNJ1, and GCH1. Eleven rare heterozygous GBA coding variants are also identified in 13 (14.4%) individuals. In 34 (56.6%) individuals, one or more variants of uncertain significance (VUS) in PD/PD-relevant genes are observed. Though YOPD patients with a prioritized pathogenic variant show a low polygenic risk score (PRS), patients with prioritized VUS or no significant rare variants show an increased PRS odds ratio for PD. This study suggests that both significant rare variants and polygenic risk from common variants together may contribute to the genesis of PD. Further validation using a larger cohort of patients will confirm the interplay between monogenic and polygenic variants and their use in routine genetic PD diagnosis and risk assessment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».