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Enregistrement W2031313639 · doi:10.1371/journal.pone.0058048

Rare Genomic Structural Variants in Complex Disease: Lessons from the Replication of Associations with Obesity

2013· article· en· W2031313639 sur OpenAlexaff
Robin Walters, Lachlan Coin, Aimo Ruokonen, Adam J. de Smith, Julia S. El-Sayed Moustafa, Sébastien Jacquemont, Paul Elliott, Tõnu Esko, Anna‐Liisa Hartikainen, Jaana Laitinen, Katrin Männik, Danielle Martinet, Stephen Eyre, Matthias Nauck, Claudia Schurmann, Robert Sladek, Guðmar Þorleifsson, Unnur Þorsteinsdóttir, Armand Valsesia, Gérard Waeber, Flore Zufferey, Beverley Balkau, François Pattou, Andres Metspalu, Henry Völzke, Péter Vollenweider, Kāri Stefánsson, Marjo‐Riitta Järvelin, J. Beckmann, Philippe Froguel, Alexandra I. F. Blakemore

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesImperial College London
Mots-clésGenome-wide association studyOdds ratioMissing heritability problemGeneticsPopulationObesityGenotypingHeritabilityBody mass indexConfidence intervalBiologyGenetic associationCohortPopulation stratificationQuantitative trait locusBioinformaticsMedicineSingle-nucleotide polymorphismGenotypeInternal medicineGeneEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The limited ability of common variants to account for the genetic contribution to complex disease has prompted searches for rare variants of large effect, to partly explain the 'missing heritability'. Analyses of genome-wide genotyping data have identified genomic structural variants (GSVs) as a source of such rare causal variants. Recent studies have reported multiple GSV loci associated with risk of obesity. We attempted to replicate these associations by similar analysis of two familial-obesity case-control cohorts and a population cohort, and detected GSVs at 11 out of 18 loci, at frequencies similar to those previously reported. Based on their reported frequencies and effect sizes (OR≥25), we had sufficient statistical power to detect the large majority (80%) of genuine associations at these loci. However, only one obesity association was replicated. Deletion of a 220 kb region on chromosome 16p11.2 has a carrier population frequency of 2×10(-4) (95% confidence interval [9.6×10(-5)-3.1×10(-4)]); accounts overall for 0.5% [0.19%-0.82%] of severe childhood obesity cases (P = 3.8×10(-10); odds ratio = 25.0 [9.9-60.6]); and results in a mean body mass index (BMI) increase of 5.8 kg.m(-2) [1.8-10.3] in adults from the general population. We also attempted replication using BMI as a quantitative trait in our population cohort; associations with BMI at or near nominal significance were detected at two further loci near KIF2B and within FOXP2, but these did not survive correction for multiple testing. These findings emphasise several issues of importance when conducting rare GSV association, including the need for careful cohort selection and replication strategy, accurate GSV identification, and appropriate correction for multiple testing and/or control of false discovery rate. Moreover, they highlight the potential difficulty in replicating rare CNV associations across different populations. Nevertheless, we show that such studies are potentially valuable for the identification of variants making an appreciable contribution to complex disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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