Integrating Genetic, Transcriptional, and Functional Analyses to Identify 5 Novel Genes for Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) affects >30 million individuals worldwide and is associated with an increased risk of stroke, heart failure, and death. AF is highly heritable, yet the genetic basis for the arrhythmia remains incompletely understood. METHODS AND RESULTS: To identify new AF-related genes, we used a multifaceted approach, combining large-scale genotyping in 2 ethnically distinct populations, cis-eQTL (expression quantitative trait loci) mapping, and functional validation. Four novel loci were identified in individuals of European descent near the genes NEURL (rs12415501; relative risk [RR]=1.18; 95% confidence interval [CI], 1.13-1.23; P=6.5×10(-16)), GJA1 (rs13216675; RR=1.10; 95% CI, 1.06-1.14; P=2.2×10(-8)), TBX5 (rs10507248; RR=1.12; 95% CI, 1.08-1.16; P=5.7×10(-11)), and CAND2 (rs4642101; RR=1.10; 95% CI, 1.06-1.14; P=9.8×10(-9)). In Japanese, novel loci were identified near NEURL (rs6584555; RR=1.32; 95% CI, 1.26-1.39; P=2.0×10(-25)) and CUX2 (rs6490029; RR=1.12; 95% CI, 1.08-1.16; P=3.9×10(-9)). The top single-nucleotide polymorphisms or their proxies were identified as cis-eQTLs for the genes CAND2 (P=2.6×10(-19)), GJA1 (P=2.66×10(-6)), and TBX5 (P=1.36×10(-5)). Knockdown of the zebrafish orthologs of NEURL and CAND2 resulted in prolongation of the atrial action potential duration (17% and 45%, respectively). CONCLUSIONS: We have identified 5 novel loci for AF. Our results expand the diversity of genetic pathways implicated in AF and provide novel molecular targets for future biological and pharmacological investigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».