Genetic determinants of Multiple Sclerosis susceptibility in diverse ancestral backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genetic architecture of Multiple Sclerosis (MS) susceptibility has been extensively assessed in populations of European ancestry. Greater ancestral diversity in genetic analyses of MS susceptibility is needed to improve the utility of Multiple Sclerosis genetic risk scores, fine map causal variants underlying established associations, and thereby enhance the identification of drug targets. Here we report findings from a genetic study of Multiple Sclerosis susceptibility in an ancestrally-diverse United Kingdom-based cohort. Participants with Multiple Sclerosis were recruited via clinical sites, an online platform, and through the United Kingdom Multiple Sclerosis Register. Phenotype data were gathered using a standardised questionnaire. DNA was extracted from saliva samples obtained remotely or in person, and participants were genotyped using a commercial genotyping array. Following imputation, cases were combined with controls from the United Kingdom Biobank and subjected to stringent quality control and genetic ancestry inference. We defined two broad ancestral groups of South Asian and African ancestry. We performed within-ancestry case-control genome-wide association studies of Multiple Sclerosis susceptibility using logistic models accounting for population structure and sex. We examined both single nucleotide variants and imputed classical Human Leukocyte Antigen alleles. We curated two ancestrally-matched case-control genetic datasets (South Asian ancestry: N Case =175, N Control =6744; African ancestry: N Case =113, N Control =5177). In both ancestries, we found genetic variants within the Major Histocompatibility Complex associated with Multiple Sclerosis susceptibility (South Asian ancestry: lead variant chr6:32600515:G:A on hg38 co-ordinates, Odds Ratio=1.84, nearest gene HLA-DRB1 , P= 4.6×10 −6 ; African ancestry: lead variant chr6:29919337:A:G, Odds Ratio=2.24, nearest gene HLA-A P= 4.3×10 −5 ). European-ancestry susceptibility alleles were over-represented in cases from both ancestries, with the degree of concordance stronger for the South Asian (ρ=0.31, P =8.1×10 −6 ) than African (ρ=0.1, P =0.3) ancestry cohort. European-derived genetic risk scores performed better than chance but less well than in European ancestry cohorts, explaining 1.6% (South Asian , P =1.0×10 −4 ) and 0.5% (African , P =0.08) of the liability to MS. The genetic architecture of MS susceptibility shows strong concordance across ancestral groups suggesting shared disease mechanisms. Larger studies in diverse populations are likely to enhance our understanding of how genetic variation contributes to MS susceptibility in people of all ancestral backgrounds.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».