189 Arbeiten
Die Studie stellt HLA-Resolve und einen kosteneffizienten Multiplex-Hybrid-Capture-Workflow für PacBio- und Nanopore-Sequenzierung vor, der eine hochauflösende HLA-Typisierung über alle klassischen Loci und den gesamten HLA-Klasse-III-Bereich hinweg ermöglicht und damit die Grenzen herkömmlicher Kurzlese-Ansätze überwindet.
Die Studie zeigt mittels genomischer Analysen, dass der Einfluss des verzweigtkettigen Aminosäurestoffwechsels auf das Risiko für Typ-2-Diabetes und koronare Herzkrankheiten unabhängig von traditionellen Risikofaktoren wie Adipositas und Dyslipidämie besteht.
Die Studie zeigt, dass ein populationsspezifischer polygener Risikoscore für die Alzheimer-Krankheit, der auf japanischen GWAS-Daten basiert, im Gegensatz zu europäischen Scores stärker mit dem kognitiven Abbau in einer japanischen Kohorte assoziiert ist und somit für die Risikostratifizierung in klinischen Settings geeignet ist.
Die Studie zeigt, dass die genetische und epigenetische Regulation des Serotonin-Transporter-Gens SLC6A4 die Anfälligkeit für kognitiven Abbau und depressive Symptome im Alter beeinflusst, wobei niedrig-aktive Genotypen ein höheres Risiko für diese Komorbidität aufweisen, während hoch-aktive Genotypen durch einen schützenden Effekt auf das Hippocampus-Volumen eine gewisse Resilienz bieten.
Das R-Paket „faers" bietet einen hochpräzisen, offenen und reproduzierbaren Rahmen zur Standardisierung, Deduplizierung und Analyse von FAERS-Daten, der durch automatisierte Terminologie-Mapping-Verfahren und fortschrittliche Signalentdeckungsmethoden die Präzisions-Pharmakovigilanz und die Entdeckung nuancierter demografischer Risikomuster ermöglicht.
Die Studie stellt „Bone2Gene" als vielversprechendes KI-gestütztes Werkzeug vor, das mittels Deep Learning Handröntgenbilder analysiert, um über 700 seltene Knochenerkrankungen frühzeitig zu erkennen und zu differenzieren.
Diese systematische Übersicht und Metaanalyse zeigt, dass zwar augmentierte Large-Language-Modelle bei der Diagnose seltener Krankheiten besser abschneiden als eigenständige Modelle, die aktuelle Evidenz jedoch aufgrund methodischer Verzerrungen und fehlender prospektiver klinischer Validierung eine unmittelbare klinische Anwendung noch nicht rechtfertigt.
Die Studie stellt StratGWAS vor, ein skalierbares Framework, das klinische Merkmale zur Berücksichtigung von Phänotyp-Heterogenität nutzt, um die statistische Power von GWAS zu erhöhen und dabei die Spezifität zu wahren, was in Anwendungen auf UK-Biobank-Daten zu einer signifikant höheren Anzahl identifizierter genetischer Loci führte.
Diese Studie identifiziert über 500 Gene mit dominanten und entbehrlichen Krankheitsallelen, für die eine mutationsagnostische, allele-spezifische Therapie durch gezielte Stilllegung des pathogenen Allels eine Behandlung für deutlich mehr Patienten ermöglicht, und liefert genomweite Karten häufiger heterozygoter Varianten, die den Einsatz verschiedener CRISPR-basierter Editierungstechnologien unterstützen.
Diese Studie liefert die erste genomweite Multi-Omics-Analyse, die die gemeinsame und differenzielle genetische Architektur von COVID-19 und anderen Atemwegserkrankungen entschlüsselt, indem sie spezifische molekulare Mechanismen wie Interferon-Signalwege und Surfactant-Homöostase identifiziert, die für gezielte Therapieansätze und die Risikostratifizierung genutzt werden können.
Das vorgestellte UPNAT-Rahmenwerk bietet einen skalierbaren, modular aufgebauten und gerechten Ansatz zur systematischen Priorisierung von Patienten und Zielstrukturen für Antisense-Therapien im britischen Gesundheitswesen, der transparente und übertragbare Entscheidungsprozesse fördert.
Die Studie zeigt, dass die WHO-Histologieklassen des Lungenadenokarzinoms mit einzigartigen Immunzellprofilen und Genexpressionsmodulen assoziiert sind, die unabhängig von Mutationen prognostische Informationen liefern und potenziell für die Stratifizierung von Immuntherapien genutzt werden können.
Diese Studie analysiert Whole-Genome-Sequenzierungsdaten von bis zu 490.549 Teilnehmern der UK Biobank, um mittels des neu entwickelten STAARpipelinePheWAS-Frameworks die Auswirkungen seltener kodierender und nichtkodierender Varianten auf 1.342 Phänotypen zu kartieren und dabei 49.121 signifikante Gen-Trait-Paare zu identifizieren, wodurch ein umfassendes, öffentlich zugängliches Ressourcenportal für die Entdeckung und funktionelle Interpretation seltener Varianten geschaffen wird.
Die Studie zeigt, dass ein auf Genotyp und der Lage von WFS1-Varianten basierendes Schweregrad-System die Progression des Wolfram-Syndroms, insbesondere den früheren Beginn von Diabetes mellitus und Optikusatrophie, zuverlässig vorhersagen kann.
Die Studie zeigt, dass polygene Hintergrundfaktoren und assortative Paarung die variable Ausprägung seltener pathogener Copy-Number-Varianten erklären und so das Risiko für klinische Komorbiditäten erhöhen.
Diese Studie liefert eine umfassende Ressource für das DNA-Methylierungsprofil des Ovarialkarzinoms, indem sie zeigt, dass die regulatorische Methylome früh etabliert und stabil bleibt, während eine weitverbreitete Promotor-Hypermethylierung in Asziteszellen mit schlechtem Therapieansprechen und epigenetischer Silenzierung von Zielwegen assoziiert ist, was zudem den Wert von Methylierungssignaturen in der flüssigen Biopsie zur Krankheitsüberwachung unterstreicht.
Diese Studie demonstriert die Machbarkeit eines vollständig autonomen Whole-Exome-Sequenzierungs-Workflows in Algerien, der bei neurodevelopmentalen Störungen eine hohe diagnostische Ausbeute erzielte, gleichzeitig jedoch die dringende Notwendigkeit populationsspezifischer Referenzdatenbanken und angepasster ethischer Rahmenbedingungen zur Bewältigung interpretativer Herausforderungen in unterrepräsentierten afrikanischen Populationen aufzeigt.
Diese Studie zeigt durch eine integrative Cross-Omics-Analyse, dass die Verbindung zwischen Alzheimer und Typ-2-Diabetes nicht auf ein einfaches gemeinsames Risikomodell zurückzuführen ist, sondern durch lokusspezifische Heterogenität und antagonistische Pleiotropie gekennzeichnet ist, bei der genetische und regulatorische Überlappungen oft entgegengesetzte Effekte auf die beiden Erkrankungen haben.
CanVar-UK ist eine frei zugängliche Online-Plattform, die durch die Zusammenführung umfangreicher Varianten- und klinischer Daten sowie eine Diskussionsfunktion die kollaborative Interpretation von Keimbahnvarianten in Krebs-Suszeptibilitätsgenen unterstützt.
Diese Studie zeigt, dass unter 14 getesteten epigenetischen Uhren der DunedinPACE-Biomarker die konsistentesten Assoziationen mit kognitivem Abbau bei älteren Erwachsenen aufweist, während andere Uhren keine vergleichbar robusten Zusammenhänge zeigten.