Unraveling the genetics of gulf war illness in diverse participants enrolled in the million veteran program
Notice bibliographique
Résumé
Gulf War Illness (GWI) is a multi-symptom chronic condition that affects Veterans who served in the 1990-1991 Gulf War (GW). To generate novel information about GWI pathogenesis, we used genome-wide data available from 33 523 Veterans of diverse ancestral backgrounds who served during the 1990-1991 Gulf War era (34% deployed). Polygenic score (PGS) analysis showed GWI pleiotropy for several traits with the strongest evidence for type-2 diabetes (T2D), anxiety, and depression. While T2D PGS was associated with higher GWI odds in GW Veterans, anxiety and depression PGSs were associated with higher odds of GWI in non-deployed GW-era Veterans. Seven independent variants were identified (P < 5 × 10-8). Two of them were supported by independent transcriptomic and phenome-wide analyses. Rs4675853 was associated with AGXT, MAB21L4, and ATG4Btranscriptomic regulation and with sex hormone-binding globulin levels. Rs138168412 was associated with AOPEPtranscriptomic regulation and with respiratory function and physical strength. The TWAS identified five additional loci such as CEMIPin the cerebellum and SNCGin the adrenal gland. The results provide a comprehensive assessment of the polygenic architecture of GWI research definitions, identifying mechanisms potentially relevant to the disease pathogenesis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».