Characterizing proteomic and transcriptomic features of missense variants in amyotrophic lateral sclerosis genes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Within recent years, there has been a growing number of genes associated with amyotrophic lateral sclerosis (ALS), resulting in an increasing number of novel variants, particularly missense variants, many of which are of unknown clinical significance. Here, we leverage the sequencing efforts of the ALS Knowledge Portal (3,864 individuals with ALS and 7,839 controls) and Project MinE ALS Sequencing Consortium (4,366 individuals with ALS and 1,832 controls) to perform proteomic and transcriptomic characterization of missense variants in 24 ALS-associated genes. Results Using predicted human protein structures from AlphaFold, we determined that missense variants carried by individuals with ALS were significantly enriched in β-sheets and α-helices, as well as in core, buried, or moderately buried regions. At the same time, we identified that hydrophobic amino acid residues, compositionally biased protein regions and protein-protein interaction regions are predominantly enriched in missense variants carried by individuals with ALS. Assessment of expression level based on transcriptomics also revealed enrichment of variants of high and medium expression across all tissues and within the brain. We further explored enriched features of interest using burden analyses to determine whether individual genes were driving the enrichment signal. A case study is presented for SOD1 to demonstrate proof of concept of how enriched features may aid in defining variant pathogenicity. Conclusions Our results present proteomic and transcriptomic features that are important indicators of missense variant pathogenicity in ALS and are distinct from features associated with neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».