Large-scale Rare Variant Burden Testing in Parkinson’s Disease Identifies Novel Associations with Genes Involved in Neuro-inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parkinson’s disease (PD) has a large heritable component and genome-wide association studies to date have identified over 90 variants associated with PD, providing deeper insights into the disease biology. However, there have not been large-scale rare variant analyses for PD. To address this gap, we investigated the rare genetic component of PD at minor allele frequencies <1%, using whole genome and whole exome sequencing data from 7,184 PD cases, 6,701 proxy-cases, and 51,650 healthy controls from the Accelerating Medicines Partnership Parkinson’s disease (AMP-PD) initiative, the National Institutes of Health, the UK Biobank, and Genentech. We performed burden tests meta-analyses on protein-altering variants, prioritized based on their predicted functional impact. Our work identified several genes reaching exome-wide significance. While two of these genes, GBA and LRRK2 , have been previously implicated as risk factors for PD, we identify potential novel associations for B3GNT3, AUNIP, ADH5, TUBA1B, OR1G1, CAPN10 , and TREML1 . Of these, B3GNT3 and TREML1 provide new evidence for the role of neuroinflammation in PD. To date, this is the largest analysis of rare genetic variation in PD.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».