Genome‐wide linkage analysis of blood pressure in Mexican Americans
Notice bibliographique
Résumé
The genetic mechanisms that control variation in blood pressure level are largely unknown. One of the first steps in understanding those mechanisms is the localization of the genes that have a significant effect on blood pressure. We performed genome scans of systolic (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) on a population-based sample of families in the San Antonio Family Heart Study. A likelihood-based Mendelian model incorporating genotype-specific effects of sex, age, age(2), BMI, and blood pressure (SBP or DBP, as appropriate) as covariates was used to perform two-point lodscore (Z) linkage on 399 polymorphic markers. Results showed that the genotype-specific covariate effects were highly significant for both SBP and DBP. Linkage results showed that a quantitative trait locus (QTL) influencing DBP was significantly linked to D2S1790 (Z = 3.92, theta = 0.00) and showed suggestive linkage to D8S373 (Z = 1.92, theta = 0.00). A QTL influencing SBP showed suggestive linkage to D21S1440 (Z = 2.82, theta = 0.00) and D18S844 (Z = 2.09, theta = 0.11). Without the genotype-specific effects in the model, the linkage to D2S1790 was not even suggestive (Z = 1.33, theta = 0.09); thus genotype-specific modeling was crucial in detecting this linkage. A comparison with linkage studies based in other populations showed that the significant linkage to D2S1790 has been replicated at the same marker in the Quebec Family Study. The replicated significant linkage at D2S1790 may begin to establish the locations of the genes that significantly affect blood pressure across several human ethnic groups.
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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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».