Genomic analysis identifies risk factors in restless legs syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Restless legs syndrome (RLS) is a neurological condition that causes uncomfortable sensations in the legs and an irresistible urge to move them, typically during periods of rest. The genetic basis and pathophysiology of RLS are incompletely understood. Here, we present a whole-genome sequencing and genome-wide association meta-analysis of RLS cases (n = 9,851) and controls (n = 38,957) in three population-based biobanks (All of Us, Canadian Longitudinal Study on Aging, and CARTaGENE). Genome-wide association analysis identified nine independent risk loci, of which eight had been previously reported, and one was a novel risk locus ( LMX1B , rs35196838, OR = 1.14, 95% CI = 1.09-1.19, p -value = 2.2 × 10 -9 ). A genome-wide, gene-based common variant analysis identified GLO1 as an additional risk gene ( p -value = 8.45 × 10 -7 ). Furthermore, a transcriptome-wide association study also identified GLO1 and a previously unreported gene, ELFN1 . A genetic correlation analysis revealed significant common variant overlaps between RLS and neuroticism (r g = 0.40, se = 0.08, p -value = 5.4 × 10 -7 ), depression (r g = 0.35, se = 0.06, p -value = 2.17 × 10 -8 ), and intelligence (r g = -0.20, se = 0.06, p -value = 4.0 × 10 -4 ). Our study expands the understanding of the genetic architecture of RLS and highlights the contributions of common variants to this prevalent neurological disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».