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Enregistrement W4366580382 · doi:10.21203/rs.3.rs-2755149/v1

Uncovering Novel Genetic Loci and Biological Pathways Associated with Age-Related Cataracts through GWAS Meta-Analysis

2023· preprint· en· W4366580382 sur OpenAlexfundno aff
Santiago Díaz‐Torres, Samantha Sze‐Yee Lee, Luis M. García‐Marín, Adrián I. Campos, Gareth Lingham, Jue‐Sheng Ong, David A. Mackey, Kathryn P. Burdon, Michael Hunter, Stuart MacGregor, Xianjun Dong, Puya Gharahkhani, Miguel E. Rentería

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Notre Dame AustraliaMurdoch UniversityCurtin University of TechnologyNational Health and Medical Research CouncilWomen and Infants Research FoundationAlcon Research InstituteGovernment of Western AustraliaEdith Cowan UniversityGovernment of CanadaRaine Medical Research FoundationAustralian GovernmentCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of QueenslandOphthalmic Research Institute of AustraliaRebecca L. Cooper Medical Research FoundationMedical Research CouncilUniversity of Notre Dame
Mots-clésMendelian randomizationCataractsGenome-wide association studyDiseaseGenetic associationGeneticsBiologyMedicineGeneBioinformaticsSingle-nucleotide polymorphismGenotypeInternal medicineGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Age-related cataract is a highly prevalent eye disorder that results in the clouding of the crystalline lens and is one of the leading causes of visual impairment and blindness. The disease is influenced by multiple factors including genetics, prolonged exposure to ultraviolet radiation (UVR), and a history of diabetes. However, the extent to which each of these factors contributes to the development of cataracts remains unclear. Further research into the genetic basis of cataracts could provide valuable insights into the disease's etiology and lead to a better understanding of biological mechanisms that are associated with its development. Methods This study presents the largest genome-wide association study of cataracts to date, using data from 127,985 cases and 837,371 controls. We performed gene enrichment analysis to identify genes and biological pathways associated with cataracts. We integrated our results with gene expression reference datasets to identify genetic variants modifying risk for cataracts through changes in the expression of specific genes. We further explored drug-gene interactions to better understand the potential impact of pharmacological interventions on cataract development. Finally, we explored whether a causal relationship underlies the known comorbidity between type 1 diabetes and cataracts using a mendelian randomization framework, and the association between UV exposure and cataract risk in adults using a polygenic risk scoring approach. Findings Our study identified 85 independent genome-wide significant loci, 37 of which are novel. Gene-based association tests identified 126 genes associated with cataracts, hinting at a potential relationship between negative regulation of lipid biosynthesis and the development of cataracts. Four of the genes identified GNL3, JAG1, METTL21A, and CREB1 are involved in drug-gene interactions. Moreover, Mendelian Randomisation analysis identified a putative causal relationship between genetic predisposition to type 1 diabetes and an increased risk of cataracts. Lastly, we found evidence indicating that early-life exposure to UVR may have an impact on the later development of cataracts. Interpretation Our findings advance our understanding of the genetic basis of cataract and provide new insights into its etiology. We identified multiple genes and biological pathways associated with the condition, including associations with four genes from which drug repurposing could be proposed. Our results suggest a causal association between type 1 diabetes and cataracts. Also, we highlighted a surrogate measure of UV light exposure as a marker of cataract risk in adults and drug-genes interactions that has the potential of informing novel therapies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,021
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,142 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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