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Genome-wide meta-analysis identifies 56 bone mineral density loci and reveals 14 loci associated with risk of fracture
Karol Estrada, Unnur Styrkársdóttir, Εvangelos Εvangelou, Yi‐Hsiang Hsu, Emma L. Duncan, Evangelia Ntzani, Ling Oei, Omar Albagha, Najaf Amin, John P. Kemp, Daniel L. Koller, Li Guo, Ching‐Ti Liu, Ryan L. Minster, Alireza Moayyeri, Liesbeth Vandenput, Dana Willner, Su‐Mei Xiao, Laura M. Yerges-Armstrong, Hou‐Feng Zheng, Nerea Alonso, Joel Eriksson, Candace M. Kammerer, Stephen K. Kaptoge, Paul Leo, Guðmar Þorleifsson, Scott G. Wilson, James F. Wilson, Ville Aalto, Markku Alén, Aaron K. Aragaki, Thor Aspelund, Zoe Dailiana, David Duggan, Melissa García, Natalia García‐Giralt, Sylvie Giroux, Göran Hallmans, Lynne J. Hocking, Lise B. Husted, Anthony James, Р. И. Хусаинова, Ghi Su Kim, Charles Kooperberg, Theodora Koromila, Marcin Kruk, Marika Laaksonen, Andrea Z. LaCroix, Seung Hun Lee, Ping‐Chung Leung, Joshua R. Lewis, Laura Masi, Simona Mencej-Bedrač, Tuan V. Nguyen, Xavier Nogués, Millan S. Patel, Janez Preželj, Lynda M. Rose, Serena Scollen, Kristín Siggeirsdóttir, Albert V. Smith, Olle Svensson, Stella Trompet, Olivia Trummer, Natasja M. van Schoor, Jean Woo, Kun Zhu, Susana Balcells, Maria Luisa Brandi, Brendan M. Buckley, Sulin Cheng, Claus Christiansen, Cyrus Cooper, George Dedoussis, Ian Ford, Morten Frost, David Goltzman, Jesús González-Macı́as, Mika Kähönen, Magnus K. Karlsson, Э. К. Хуснутдинова, Jung‐Min Koh, Panagoula Κollia, Bente Langdahl, William D. Leslie, Paul Lips, Östen Ljunggren, R Lorenc, Janja Marc, Dan Mellström, Barbara Obermayer‐Pietsch, José M. Olmos, U. Pettersson, David M. Reid, José A. Riancho, Paul M. Ridker, François Rousseau, P. Eline Slagboom, Nelson L.S. Tang, Roser Urreizti, Wim Van Hul, Jorma Viikari, Marı́a T. Zarrabeitia, Yurii S. Aulchenko, Martha C. Castaño‐Betancourt, Elin Grundberg, Lizbeth Herrera, Þorvaldur Ingvarsson, Hrefna Johannsdottir, Tony Kwan, Rui Li, Robert Luben, Carolina Medina‐Gómez, Stefan Palsson, Sjur Reppe, Jerome I. Rotter, Gunnar Sigurðsson, Joyce B. J. van Meurs, Dominique J. Verlaan, Frances M. K. Williams, Andrew R. Wood, Yanhua Zhou, Kaare M. Gautvik, Tomi Pastinen, Soumya Raychaudhuri, Jane A. Cauley, Daniel I. Chasman, Graeme R. Clark, Steven R. Cummings, Patrick Danoy, Elaine Dennison, Richard Eastell, John A. Eisman, Vilmundur Guðnason, Albert Hofman, Rebecca D. Jackson, Graeme Jones, J. Wouter Jukema, Kay‐Tee Khaw, Terho Lehtimäki, Mattias Lorentzon, Eugène McCloskey, Braxton D. Mitchell, Kannabiran Nandakumar, Geoffrey C. Nicholson, Ben A. Oostra, Munro Peacock, Huibert A. P. Pols, Richard L. Prince, Olli Raitakari, Ian R. Reid, John A. Robbins, Philip N. Sambrook, Pak C. Sham, Alan R. Shuldiner, Frances A. Tylavsky, Cornelia M. van Duijn, L. Adrienne Cupples, Michael J. Econs, David M. Evans, Tamara B. Harris, A W Kung, Bruce M. Psaty, J. Reeve, Timothy D. Spector, Elizabeth A. Streeten, M. Carola Zillikens, Unnur Þorsteinsdóttir, Claes Ohlsson, David Karasik, J. Brent Richards, Matthew A. Brown, Kāri Stefánsson, André G. Uitterlinden, Stuart H. Ralston, John P. A. Ioannidis, Douglas P. Kiel, Fernando Rivadeneira
Notice bibliographique
RevueNature Genetics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHôpital Saint-François d'AssiseCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteInstituto de Salud Carlos IIIHealth Research Council of New ZealandCanadian Institutes of Health ResearchEli Lilly CanadaCollege of Pharmacy, University of MichiganNational Institutes of HealthHjartaverndKulturministerietNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesTurun Yliopistollinen KeskussairaalaSyddansk UniversitetGöteborgs LäkaresällskapEmil Aaltosen SäätiöVetenskapsrådetPaavo Nurmen SäätiöAmgen CanadaCentre for Medical Systems BiologyNovo NordiskJuho Vainion SäätiöHealthwayKempe FoundationVersus ArthritisMinistry of Agriculture, Forestry and FisheriesNational Center for Research ResourcesNational and Kapodistrian University of AthensBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieNational Health and Medical Research CouncilJewish General HospitalSuomen KulttuurirahastoTampereen TuberkuloosisäätiöKelaMedical Research CouncilServierKing's College LondonAustralian Cancer Research FoundationGeelong Region Medical Research FoundationUniversity of MichiganFondation LeducqDairy Farmers of CanadaWorld Anti-Doping AgencySteirische WirtschaftsförderungsgesellschaftNational Institute for Health and Care ResearchCedars-Sinai Medical CenterAustrian Federal Ministry of Economy, Family and YouthNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekSvenska LäkaresällskapetArthritis SocietyStiftelsen för Strategisk ForskningNational Institute on AgingUniversity of Hong KongBritish Heart FoundationScottish GovernmentChronic Disease Research FoundationWellcome TrustProcter and GambleAmgenPfizerDonald W. Reynolds FoundationEli Lilly and CompanyErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamEuropean CommissionSanofi
Mots-clésGenome-wide association studyBone mineralBiologyOsteoporosisBone densityGenetic associationGeneticsInternal medicineBioinformaticsSingle-nucleotide polymorphismEndocrinologyGeneMedicineGenotype
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations1 215
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentnon