A Comprehensive Evaluation of Potential Lung Function Associated Genes in the SpiroMeta General Population Sample
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Lung function measures are heritable traits that predict population morbidity and mortality and are essential for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Variations in many genes have been reported to affect these traits, but attempts at replication have provided conflicting results. Recently, we undertook a meta-analysis of Genome Wide Association Study (GWAS) results for lung function measures in 20,288 individuals from the general population (the SpiroMeta consortium). OBJECTIVES: To comprehensively analyse previously reported genetic associations with lung function measures, and to investigate whether single nucleotide polymorphisms (SNPs) in these genomic regions are associated with lung function in a large population sample. METHODS: We analysed association for SNPs tagging 130 genes and 48 intergenic regions (+/-10 kb), after conducting a systematic review of the literature in the PubMed database for genetic association studies reporting lung function associations. RESULTS: The analysis included 16,936 genotyped and imputed SNPs. No loci showed overall significant association for FEV(1) or FEV(1)/FVC traits using a carefully defined significance threshold of 1.3×10(-5). The most significant loci associated with FEV(1) include SNPs tagging MACROD2 (P = 6.81×10(-5)), CNTN5 (P = 4.37×10(-4)), and TRPV4 (P = 1.58×10(-3)). Among ever-smokers, SERPINA1 showed the most significant association with FEV(1) (P = 8.41×10(-5)), followed by PDE4D (P = 1.22×10(-4)). The strongest association with FEV(1)/FVC ratio was observed with ABCC1 (P = 4.38×10(-4)), and ESR1 (P = 5.42×10(-4)) among ever-smokers. CONCLUSIONS: Polymorphisms spanning previously associated lung function genes did not show strong evidence for association with lung function measures in the SpiroMeta consortium population. Common SERPINA1 polymorphisms may affect FEV(1) among smokers in the general population.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».