Rare variant analyses in large-scale cohorts identified SLC13A1 associated with chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Chronic pain is a prevalent disease with increasing clinical challenges. Genome-wide association studies in chronic pain patients have identified hundreds of common pathogenic variants, yet they only explained a portion of individual variance of chronic pain. With the advances in next-generation sequencing technologies, it is now feasible to conduct rarer variants studies in large-scale databases. Here, we performed gene-based rare variant analyses in 200,000 human subjects in the UK biobank whole-exome sequencing database for investigating 9 different chronic pain states and validated our findings in 3 other large-scale databases. Our analyses identified the SLC13A1 gene coding for sodium/sulfate symporter associated with chronic back pain and multisite pain at the genome-wide level and with chronic headache, knee, and neck and shoulder pain at the nominal level. Seven loss-of-function rare variants were identified within the gene locus potentially contributing to the development of chronic pain, with 2 of them individually associated with back pain and multisite pain. These 2 rare variants were then tested for replication in 3 other biobanks, and the strongest evidence was found for rs28364172 as an individual contributor. Transcriptional analyses of Slc13a1 in rodents showed substantial regulation of its expression in the dorsal root ganglia and the sciatic nerve in neuropathic pain assays. Our results stress the importance of the SLC13A1 gene in sulfate homeostasis in the nervous system and its critical role in preventing pain states, thus suggesting new therapeutic approaches for treating chronic pain in a personalized manner, especially in people with mutations in the SLC13A1 gene.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».