Genome-Wide Association Analysis across Endophenotypes in Alzheimer’s Disease: Main Effects and Disease Stage-Specific Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The underlying genetic susceptibility for Alzheimer's disease (AD) is not yet fully understood. The heterogeneous nature of the disease challenges genetic association studies. Endophenotype approaches can help to address this challenge by more direct interrogation of biological traits related to the disease. AD endophenotypes based on amyloid-β, tau, and neurodegeneration (A/T/N) biomarkers and cognitive performance were selected from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort (N = 1565). A genome-wide association study (GWAS) of quantitative phenotypes was performed using an SNP main effect and an SNP by Diagnosis interaction (SNP × DX) model to identify disease stage-specific genetic effects. Nine loci were identified as study-wide significant with one or more A/T/N endophenotypes in the main effect model, as well as additional findings significantly associated with cognitive measures. These nine loci include SNPs in or near the genes APOE, SRSF10, HLA-DQB1, XKR3, and KIAA1671. The SNP × DX model identified three study-wide significant genetic loci (BACH2, EP300, and PACRG-AS1) with a neuroprotective effect in later AD stage endophenotypes. An endophenotype approach identified novel genetic associations and provided insight into the molecular mechanisms underlying the genetic associations that may otherwise be missed using conventional case-control study designs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».