Risk prediction of late-onset Alzheimer’s disease implies an oligogenic architecture - Sorbonne Université Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Nature Communications Année : 2020

Risk prediction of late-onset Alzheimer’s disease implies an oligogenic architecture

Julia Sidorenko
Riccardo E Marioni
  • Fonction : Auteur
Margaret J Wright
Alison M Goate
Edoardo Marcora
Kuan-Lin Huang
Tenielle Porter
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Simon M Laws
Colin L Masters
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Ashley I Bush
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Christopher Fowler
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David Darby
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Kelly Pertile
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Carolina Restrepo
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Blaine Roberts
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Jo Robertson
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Rebecca Rumble
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Tim Ryan
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Steven Collins
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Christine Thai
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Brett Trounson
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Kate Lennon
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Qiao-Xin Li
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Fernanda Yevenes Ugarte
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Irene Volitakis
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Michael Vovos
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Rob Williams
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Jenalle Baker
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Alyce Russell
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Madeline Peretti
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Lidija Milicic
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Lucy Lim
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Mark Rodrigues
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Kevin Taddei
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Tania Taddei
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Eugene Hone
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Florence Lim
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Shane Fernandez
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Stephanie Rainey-Smith
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Steve Pedrini
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Ralph Martins
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James Doecke
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Pierrick Bourgeat
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Jurgen Fripp
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Simon Gibson
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Hugo Leroux
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David Hanson
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Vincent Dore
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Ping Zhang
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Samantha Burnham
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Christopher C Rowe
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Victor L Villemagne
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Paul Yates
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Sveltana Bozin Pejoska
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Gareth Jones
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David Ames
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Elizabeth Cyarto
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Nicola Lautenschlager
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Kevin Barnham
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Lesley Cheng
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Andy Hill
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Neil Killeen
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Paul Maruff
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Brendan Silbert
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Belinda Brown
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Harmid Sohrabi
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Greg Savage
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Michael Vacher
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Perminder S Sachdev
Karen A Mather
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Nicola J Armstrong
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Anbupalam Thalamuthu
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Henry Brodaty
Jian Yang
Naomi R Wray
Peter M Visscher
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Résumé

Abstract Genetic association studies have identified 44 common genome-wide significant risk loci for late-onset Alzheimer’s disease (LOAD). However, LOAD genetic architecture and prediction are unclear. Here we estimate the optimal P -threshold ( P optimal ) of a genetic risk score (GRS) for prediction of LOAD in three independent datasets comprising 676 cases and 35,675 family history proxy cases. We show that the discriminative ability of GRS in LOAD prediction is maximised when selecting a small number of SNPs. Both simulation results and direct estimation indicate that the number of causal common SNPs for LOAD may be less than 100, suggesting LOAD is more oligogenic than polygenic. The best GRS explains approximately 75% of SNP-heritability, and individuals in the top decile of GRS have ten-fold increased odds when compared to those in the bottom decile. In addition, 14 variants are identified that contribute to both LOAD risk and age at onset of LOAD.
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hal-04520268 , version 1 (25-03-2024)

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Citer

Qian Zhang, Julia Sidorenko, Baptiste Couvy-Duchesne, Riccardo E Marioni, Margaret J Wright, et al.. Risk prediction of late-onset Alzheimer’s disease implies an oligogenic architecture. Nature Communications, 2020, 11 (1), pp.4799. ⟨10.1038/s41467-020-18534-1⟩. ⟨hal-04520268⟩
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