Genetic Association Studies in Restless Legs Syndrome: Risk Variants & Ethnic Differences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic association studies have not produced consistent results in restless legs syndrome (RLS). OBJECTIVES: To conduct a systematic review on genetic association studies in RLS to highlight the common gene variants and ethnic differences. METHODOLOGY: We conducted Pubmed, Embase, and Cochrane search using terms "Genetic association studies" and "restless legs syndrome" for candidate gene-based studies. Out of the initial 43 studies, 18 case control studies (from 2012 to 2022) were included. Thirteen studies including 10794 Caucasian subjects (4984 RLS cases and 5810 controls) and five studies involving 2009 Asian subjects (796 RLS cases and 1213 controls) were tabulated and analyzed. In addition, three Genome-Wide Association Studies (GWAS) in Asians and Europeans/Caucasians were included for comparisons. RESULTS: In the Asian population, gene variants in BST1, SNCA Rep1, IL1B, BTBD9, and MAP2K5/SKOR1 increased the risk of RLS (odds ratio range 1.2-2.8). In Caucasian populations, examples of variants that were associated with an increased risk of RLS (odds ratio range 1.1-1.9) include those in GABRR3 TOX3, ADH1B, HMOX1, GLO1, DCDC2C, BTBD9, SKOR1, and SETBP1. Based on the meta-analysis of GWAS studies, the rs9390170 variant in UTRN gene was identified to be a novel genetic marker for RLS in Asian cohorts, whereas rs113851554 in MEIS1 gene was a strong genetic factor among the >20 identified gene variants for RLS in Caucasian populations. CONCLUSION: Our systemic review demonstrates that multiple genetic variants modulate risk of RLS in Caucasians (such as MEIS1 BTBD9, MAP2K5) and in Asians (such as BTBD9, MAP2K5, and UTRN).
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».