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Enregistrement W4302282089 · doi:10.1101/2022.10.05.510923

Common risk variants in <i>AHI1</i> are associated with childhood steroid-sensitive nephrotic syndrome

2022· preprint· en· W4302282089 sur OpenAlexafffund
Mallory L. Downie, Sanjana Gupta, C Voinescu, Adam P. Levine, Omid Sadeghi‐Alavijeh, Stephanie Dufek, Jingjing Cao, Martin Christian, Jameela A. Kari, Shenal Thalgahagoda, Randula Ranawaka, Asiri Abeyagunawardena, Rasheed Gbadegesin, Rulan S. Parekh, Robert Kleta, Detlef Böckenhauer, Horia Stanescu, Daniel P. Gale

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensWomen's College HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilKidney Foundation of Canada
Mots-clésGenome-wide association studyImmune dysregulationOdds ratioGenetic associationAlleleGeneticsCohortExpression quantitative trait lociBiologyDiseaseHuman leukocyte antigenMedicineImmunologySingle-nucleotide polymorphismGenotypeGeneInternal medicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Steroid-sensitive nephrotic syndrome (SSNS) is the most common form of kidney disease in children worldwide. Genome-wide association studies (GWAS) have demonstrated association of SSNS with genetic variation at HLA-DQ/DR and have identified several non- HLA loci that aid in further understanding of disease pathophysiology. We sought to identify additional genetic loci associated with SSNS in children of Sri Lankan and European ancestry. Methods We conducted a GWAS in a cohort of Sri Lankan individuals comprising 420 pediatric patients with SSNS and 2339 genetic ancestry matched controls obtained from the UK Biobank. We then performed a trans-ethnic meta-analysis with a previously reported European cohort of 422 pediatric patients and 5642 controls. Results Our GWAS confirmed the previously reported association of SSNS with HLA-DR/DQ (rs9271602, p=1.12×10 −27 , odds ratio[OR]=2.75). Trans-ethnic meta-analysis replicated these findings and identified a novel association at AHI1 (rs2746432, p=2.79×10 −8 , OR=1.37), which was also replicated in an independent South Asian cohort. AHI1 is implicated in ciliary protein transport and immune dysregulation, with rare variation in this gene contributing to Joubert syndrome type 3. Conclusions Common variation in AHI1 confers risk of the development of SSNS in both Sri Lankan and European populations. The association with common variation in AHI1 further supports the role of immune dysregulation in the pathogenesis of SSNS and demonstrates that variation across the allele frequency spectrum in a gene can contribute to disparate monogenic and polygenic diseases. AUTHOR SUMMARY Steroid-sensitive nephrotic syndrome (SSNS) is the most common kidney disease in children worldwide, but the cause of disease is not well understood. Genome-wide association studies (GWAS) in SSNS have shown that genes in the classical HLA region (the human immune centre) and several genes outside of this region are associated with the disease, which has allowed us to further understand the cause of disease. We performed a GWAS of Sri Lankan ancestry that included 420 paediatric patients and 2339 ancestry-matched controls and confirmed association at HLA-DQ/DR with SSNS. We then performed a Sri Lankan-European trans-ethnic meta-analysis and identified a new association with SSNS outside of HLA, in AHI1 . This finding further supports the role of immune system involvement in the etiology of SSNS and increases our knowledge of the genetic causes of disease. AHI1 is a gene that can also cause ciliary problems and demonstrates that different genetic variants within the same gene can contribute to both single-gene (Joubert syndrome, a rare disease that causes kidney and neurological problems) and multi-gene diseases (SSNS).

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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'admission2
Résumé présentoui

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