Identified genetic locus for longitudinal disease activity in adults with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Genetics significantly impacts systemic lupus erytematosus (SLE) risk, disease manifestations, and damage. Our aim was to identify genetic risk loci for disease activity burden over time. METHODS: We included participants from a tertiary care lupus clinic. Participants met ACR and/or SLICC classification criteria for SLE, were genotyped on one of three arrays and had ≥3 measures of disease activity [SLEDAI 2000 (SLEDAI-2K)] to derive adjusted mean SLEDAI-2K and glucocorticoid (AMSG) scores. We completed a genome-wide association study (GWAS) of AMSG, adjusted for sex and five PCs, and stratified by array, then meta-analysed GWAS (P < 5 × 10-8). Meta-GWAS results were used in colocalization analyses with expression quantitative trait loci in multiple tissues. In a subset of patients, we examined the association between the top single nucleotide polymorphism (SNP) for AMSG and interferon-stimulated gene expression. RESULTS: The cohort included 538 individuals with SLE (88% female), with a median age at diagnosis of 30.7 years (interquartile range = 23.3, 41.7 years). Most patients (75%) had a first clinic visit within 1 year of SLE diagnosis and were followed for a mean of 4.5 years (SD = 0.95). The median AMSG was 5.5 (Q25, Q75 = 3.2, 8.8). Meta-GWAS identified a genome-wide significant SNP for AMSG (rs4561613) on chromosome 2, intronic to AGAP1 (Beta = 0.34, SE = 0.06, P = 4.16 × 10-9). Colocalization analysis did not identify a significant difference in gene expression for the top SNP. Interferon gene scores were significantly associated with AMSG (Beta = 0.02, SE = 8.70 × 10-3, P = 0.006). CONCLUSION: We identified a genome-wide significant locus intronic to AGAP1 for SLE disease activity burden as measured by AMSG.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».