Assessment of gene-by-sex interaction effect on bone mineral density
Notice bibliographique
Résumé
Sexual dimorphism in various bone phenotypes, including bone mineral density (BMD), is widely observed; however, the extent to which genes explain these sex differences is unclear. To identify variants with different effects by sex, we examined gene-by-sex autosomal interactions genome-wide, and performed expression quantitative trait loci (eQTL) analysis and bioinformatics network analysis. We conducted an autosomal genome-wide meta-analysis of gene-by-sex interaction on lumbar spine (LS) and femoral neck (FN) BMD in 25,353 individuals from 8 cohorts. In a second stage, we followed up the 12 top single-nucleotide polymorphisms (SNPs; p < 1 × 10(-5) ) in an additional set of 24,763 individuals. Gene-by-sex interaction and sex-specific effects were examined in these 12 SNPs. We detected one novel genome-wide significant interaction associated with LS-BMD at the Chr3p26.1-p25.1 locus, near the GRM7 gene (male effect = 0.02 and p = 3.0 × 10(-5) ; female effect = -0.007 and p = 3.3 × 10(-2) ), and 11 suggestive loci associated with either FN- or LS-BMD in discovery cohorts. However, there was no evidence for genome-wide significant (p < 5 × 10(-8) ) gene-by-sex interaction in the joint analysis of discovery and replication cohorts. Despite the large collaborative effort, no genome-wide significant evidence for gene-by-sex interaction was found to influence BMD variation in this screen of autosomal markers. If they exist, gene-by-sex interactions for BMD probably have weak effects, accounting for less than 0.08% of the variation in these traits per implicated SNP. © 2012 American Society for Bone and Mineral Research.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».