Combinations of Variations in Multiple Genes Are Associated With Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
The genetic analysis of hypertension has revealed complex and inconsistent results, making it difficult to draw clear conclusions regarding the impact of specific genes on blood pressure regulation in diverse human populations. Some of the confusion from previous studies is probably due to undetected gene-gene interactions. Instead of focusing on the effects of single genes on hypertension, we examined the effects of interactions of alleles at 4 candidate loci. Three of the loci are in the renin-angiotensin-system, angiotensinogen, ACE, and angiotensin II type 1 receptor, and they have been associated with hypertension in at least 1 previous study. The fourth locus studied is a previously undescribed locus, named FJ. In total, 7 polymorphic sites at these loci were analyzed for their association with hypertension in 51 normotensive and 126 hypertensive age-matched individuals. There were no significant differences between the 2 phenotypic classes with respect to either allele or genotype frequencies. However, when we tested for nonallelic associations (linkage disequilibrium), we found that of the 120 multilocus comparisons, 16 deviated significantly from random in the hypertensive class, but there were no significant deviations in the normotensive group. These findings suggest that genetic interactions between multiple loci rather than variants of a single gene underlie the genetic basis of hypertension in our study subjects. We hypothesize that such interactions may account for the inconsistent findings in previous studies because, unlike our study, prior studies almost always examined single-locus effects and did not consider the effects of variation at other potentially interacting loci.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».