Identification of 16 novel Alzheimer’s disease susceptibility loci using multi-ancestry meta-analyses of clinical Alzheimer’s disease and AD-by-proxy cases from four whole genome sequencing datasets
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent form of dementia. While many AD-associated genetic determinants have been previously identified, few studies have analyzed individuals of non-European ancestry. Here, we describe a multi-ancestry genome-wide association study of clinically-diagnosed AD and AD-by-proxy using whole genome sequencing data from NIAGADS, NIMH, UKB, and All of Us (AoU) consisting of 49,149 cases (12,074 clinically-diagnosed and 37,075 AD-by-proxy) and 383,225 controls. Nearly half of NIAGADS and AoU participants are of non-European ancestry. For clinically-diagnosed AD, we identified 14 new loci - five common (FBN2,/SCL27A6, AC090115.1, DYM, KCNG1/AL121785.1, TIAM1) and nine rare (VWA5B1, RNU6-755P/LMX1A, MOB1A, MORC1-AS1, LINC00989, PDE4D, RNU2-49P/CDO1, NEO1, and SLC35G3/AC022916.1). Meta-analysis of UKB and AoU AD-by-proxy cases yielded two new rare loci (RPL23/LASP1 and CEBPA/ AC008738.6) which were also nominally significant in NIAGADS. In summary, we provide evidence for 16 novel AD loci and advocate for more studies using WGS-based GWAS of diverse cohorts.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».