Genome-wide association study reveals different T cell distributions in peripheral blood of healthy individuals at high genetic risk of type 1 diabetes and long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The immune system plays a crucial role in many human diseases. In this context, genome-wide association studies (GWAS) offer valuable insights to elucidate the role of immunity in health and disease. The present multi-omics study aimed to identify genetic determinants of immune cell type distributions in the blood of healthy individuals and to assess whether the distributions of these cells may play a role for autoimmune and COVID-19 disease risk. To this end, the frequencies of different immune cells in 483 healthy individuals from the Berlin Aging Study II were quantified using flow cytometry, and GWAS was performed for 92 immune cell phenotypes. Additionally, we performed linear regression analyses of immune cell distributions using polygenic risk scores (PRS) based on prior GWAS for five autoimmune diseases as well as for COVID-19 infection and post-COVID syndrome (“long COVID”). We validated seven previously described immune loci and identified 13 novel loci showing genome-wide significant (α=5.00E-8) association with different immune cell phenotypes. The most significant novel signal was conferred by the SLC52A3 locus, encoding for a riboflavin transporter protein, which was associated with naïve CD57+ CD8+ T cells (p=4.13E-17) and colocalized with SLC52A3 expression. Several novel loci contained immunologically plausible candidate genes, e.g., variants near TBATA and B3GAT1 representing genes associated with T cell phenotypes. The PRS of type 1 diabetes were significantly associated with CD8+ T cells at different differentiation states (p≤7.02E-4), and PRS of long COVID were associated with early-differentiated CD4+ T cells (p≤1.54E-4). In conclusion, our extensive immune cell GWAS analyses highlight several novel genetic loci of likely relevance for immune system function. Furthermore, our PRS analyses point to a shared genetic basis between immune cell distributions in healthy adults and T1D (CD8+ T cells) as well as long COVID (CD4+ T cells).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».