Associations between Single Nucleotide Polymorphisms in Iron-Related Genes and Iron Status in Multiethnic Populations
Notice bibliographique
Résumé
The existence of multiple inherited disorders of iron metabolism suggests genetic contributions to iron deficiency. We previously performed a genome-wide association study of iron-related single nucleotide polymorphisms (SNPs) using DNA from white men aged ≥ 25 y and women ≥ 50 y in the Hemochromatosis and Iron Overload Screening (HEIRS) Study with serum ferritin (SF) ≤ 12 µg/L (cases) and controls (SF >100 µg/L in men, SF >50 µg/L in women). We report a follow-up study of white, African-American, Hispanic, and Asian HEIRS participants, analyzed for association between SNPs and eight iron-related outcomes. Three chromosomal regions showed association across multiple populations, including SNPs in the TF and TMPRSS6 genes, and on chromosome 18q21. A novel SNP rs1421312 in TMPRSS6 was associated with serum iron in whites (p = 3.7 × 10(-6)) and replicated in African Americans (p = 0.0012).Twenty SNPs in the TF gene region were associated with total iron-binding capacity in whites (p<4.4 × 10(-5)); six SNPs replicated in other ethnicities (p<0.01). SNP rs10904850 in the CUBN gene on 10p13 was associated with serum iron in African Americans (P = 1.0 × 10(-5)). These results confirm known associations with iron measures and give unique evidence of their role in different ethnicities, suggesting origins in a common founder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».