Genome-Wide Cox Regression Analysis Identifies 134 Novel Risk Loci for Disability Development: The Canadian Longitudinal Study on Aging and UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disability significantly affects the well-being of older adults and imposes substantial personal and social burdens. Although genetic effects play a role in disability, large-scale genome-wide association studies (GWAS) of disability development remain scarce. METHODS: We performed the first Cox proportional hazards GWAS on disability development on 8421 individuals aged more than 65 years from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). Disability was defined as the inability to perform daily activities, as measured by the activities of daily living (ADL) scale. A polygenic hazard score (PHS) was developed and incorporated into the predictive model, along with demographic and environmental factors. RESULTS: The study observed a 16.28% incidence of disability over a mean follow-up duration of 4.64 years (SD = 1.95). The Cox-GWAS identified six genome-wide significant variants (P < 5E-08) and 134 independent single nucleotide polymorphisms (SNPs) with suggestive significance level (P < 1E - 05). Replication in the UK Biobank (UKB) confirmed that rs589819, rs56294014, and rs143714258 remained nominally significant and exhibited consistent effect directions. Post-GWAS analyses, including transcriptome-wide association studies TWAS, gene set, and tissue--enrichment analyses, revealed genetic pathways related to inflammation regulation, neurogenesis, and metabolic processes. Incorporating PHS with demographic and environmental factors improves the prediction performance in both CLSA and UKB. CONCLUSION: This study is among the first genome-wide Cox regression analyses to uncover novel genetic loci and biological pathways involved in disability development in older adults. These findings provide a foundation for predictive modeling and targeted prevention strategies.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».