Genome-wide meta-analysis of CSF biomarkers in Alzheimer’s disease and Parkinson’s disease cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Amyloid beta (Aβ), phosphorylated tau (p-tau), and total tau (t-tau) in cerebrospinal fluid are established biomarkers for Alzheimer’s disease (AD). In other neurodegenerative diseases, such as Parkinson’s disease (PD), these biomarkers have also been found to be altered, and the molecular mechanisms responsible for these alterations are still under investigation. Moreover, the interplay between these mechanisms and the diverse underlying disease states remains to be elucidated. Objectives To investigate genetic contributions to the AD biomarkers and assess the commonality and heterogeneity of the associations per underlying disease status. Methods We conducted GWAS for the AD biomarkers on subjects from the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI), the Fox Investigation for New Discovery of Biomarkers (BioFIND), and the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and meta-analyzed with the largest AD GWAS.[7] We tested heterogeneity of associations of interest between different disease statuses (AD, PD, and control). Results We observed three GWAS signals: the APOE locus for Aβ, the 3q28 locus between GEMC1 and OSTN for p-tau and t-tau, and the 7p22 locus (top hit: rs60871478, an intronic variant for DNAAF5 , also known as HEATR2 ) for p-tau. The 7p22 locus is novel and co-localized with the brain DNAAF5 expression. While no heterogeneity from underlying disease status was observed for the above GWAS signals, some disease risk loci suggested disease specific associations with these biomarkers. Conclusions Our study identified a novel association at the intronic region of DNAAF5 associated with increased levels of p-tau across all diseases. We also observed some disease specific genetic associations with these biomarkers.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».