Sex-specific genetic regulation of proteomics in cerebrospinal fluid uncovers genetic causes for sex differences in neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sex-specific genetic regulation of cerebrospinal fluid (CSF) protein levels may contribute to differential vulnerability to neurodegenerative diseases. To systematically identify sex differences in the genetic regulation of CSF proteome and their link to neurodegeneration, we performed sex-stratified pQTL analysis of 6,361 proteins in 1,713 males and 1,640 females, separately. We identified 1,729 pQTLs significant in either sex. They included 407 sex-specific pQTLs (genetic regulation in only one sex) and 159 sex-biased pQTLs (regulation in both sexes, but with different magnitudes of regulation between sexes). The HLA locus on chromosome 6 and the APOE locus on chromosome 19, two known pleiotropic regions, regulated several proteins in a sex-dependent way. Pathway enrichment revealed several biological processes that were shared and distinctive of sex. Using proteome-wide association study (PWAS) and colocalization, we identified 22 proteins associated and colocalized with AD risk loci. TMEM106B and ACE proteins were identified in only one sex. Four proteins were associated and colocalized with PD risk loci. These findings provide insights into dissecting the underlying mechanisms contributing to sex differences in neurodegeneration.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».