Assessment of common genetic variation in Alzheimer’s and Parkinson’s diseases reveals global distinction in population attributable risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emerging evidence suggests that the genetic architecture of Alzheimer’s (AD) and Parkinson’s diseases (PD) risk varies across ancestries. This study seeks to explore distinct and universal genetic targets across individuals of Latino, African/African Admixed, East Asian, and European populations by implementing Population Attributable Risk (PAR) comparisons on summary statistics from genome-wide association studies (GWAS). PAR was calculated for the most significant disease variants using summary statistics derived from select multi-ancestry GWAS meta-analyses, followed by fine-mapping analysis to validate genetic contribution of disease variants to European, African/African Admixed, East Asian, and Latino individuals. For both AD, APOE4 PAR estimates were universally high across all ancestries, with TSPAN14 and PICALM emerging as other common targets. Attributable risk varied across PD-related major risk loci including variation nearby GBA1 and LRRK2 . In contrast, SNCA, MCCC1, VPS13C , and MAPT loci demonstrated comparable attributable risk across ancestries. This cross-ancestry evaluation of PAR reinforces the genetic heterogeneity of AD and PD. In consideration of the complex etiology of these diseases, these findings may inform the strategic prioritization of therapeutic targets and improve global health outcomes.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».