MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4291190103 · doi:10.1101/2022.08.11.22278628

Rare and common variant analyses of amyotrophic lateral sclerosis in the French-Canadian genome

2022· preprint· en· W4291190103 sur OpenAlexafffundabout
Jay P. Ross, Fulya Akçimen, Calwing Liao, K.H.M. Kwan, Daniel Phillips, Zoe Schmilovich, Dan Spiegelman, Angela Genge, Nicolas Dupré, Patrick A. Dion, Sali M.K. Farhan, Guy A. Rouleau

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchALS Society of Canada
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisGenome-wide association studyGeneticsBiologyPenetranceGenotypingMissing heritability problemMultifactorial InheritanceSNPDiseaseRare diseaseEtiologyGeneSingle-nucleotide polymorphismMedicineGenotypeInternal medicinePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The genetic etiology of ALS includes few rare, large-effect variants and potentially many common, small-effect variants per case. The genetic risk liability for ALS might require a threshold comprised of a certain amount of variants. Here, we tested the degree to which risk for ALS was affected by rare variants in ALS genes, polygenic risk score, or both. 335 ALS cases and 356 controls from Québec, Canada were concurrently tested by SNP-chip genotyping and targeted sequencing of known ALS genes. ALS GWAS summary statistics were used to estimate an ALS PRS. Cases and controls were subdivided into rare variant carriers and non-carriers. Risk for ALS was significantly associated with PRS and rare variants independently, but the interaction was not significant. ALS PRS affected risk only in those not carrying a rare variant, suggesting that rare variants in ALS genes are generally sufficient for disease risk. Rather than modifying the penetrance of rare variants, ALS PRS is most informative in the absence of these 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,233 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetAmyotrophic Lateral Sclerosis Research→Travaux en français237 207→