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Enregistrement W4407758001 · doi:10.1101/2025.02.17.25322412

Unbiased human genomic characterization of polyglutamine disorder genes to guide biological understanding and therapeutic strategies

2025· preprint· en· W4407758001 sur OpenAlexafffund
Kevin Lucy Namuli, Britt I. Drögemöller, Galen E.B. Wright

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsResearch ManitobaHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésGeneComputational biologyCharacterization (materials science)BiologyGeneticsNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Polyglutamine (polyQ) disorders, such as Huntington disease (HD) and several spinocerebellar ataxias, are severe neurological disorders caused by glutamine codon repeat expansions. These conditions lack effective treatments, with therapeutic research focused on pathogenic gene knockdown. Objectives We aimed to profile these genes using diverse human genomic data to inform therapeutic strategies by identifying new biology and assessing the potential on-target effects of knocking down these genes. Methods We conducted an unbiased phenome-wide study to identify human traits and diseases linked to polyQ disorder genes (Open Targets L2G>0.5). Network analyses explored shared trait associations and overlapping biological processes among these genes. Lastly, we assessed the theoretical druggability of polyQ disorder genes using recently identified features predictive of clinical trial success and compared them to repeat expansion (HD) modifier genes. Results We identified 215 human phenotype/polyQ disorder gene associations from 3,095 studies, indicating potential adverse effects from gene knockdown. Shared trait associations among genes suggested overlapping biological processes despite distinct functions. Drug target profile analysis revealed unfavorable risk profiles for polyQ disorder genes, particularly ATN1 , ATXN1 , ATXN7 , and HTT , due to genomic features such as constraint, molecular interactions, and tissue specificity. PolyQ disorder genes also showed significantly more safety-related risks than HD genetic modifier genes ( P =7.03×10 -3 ). Conclusion Our analyses emphasize the pleiotropic nature of polyQ disorder genes, highlighting their potential risks as drug targets. These findings reinforce the importance of exploring alternative therapeutic strategies, such as targeting genetic modifier genes, as well as allele-selective approaches, to mitigate these challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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