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Enregistrement W2135129121 · doi:10.1002/jbmr.1796

Meta-analysis of genome-wide studies identifies <i>WNT16</i> and <i>ESR1</i> SNPs associated with bone mineral density in premenopausal women

2012· review· en· W2135129121 sur OpenAlexafffund
Daniel L. Koller, Hou‐Feng Zheng, David Karasik, Laura M. Yerges‐Armstrong, Ching‐Ti Liu, Fiona E. McGuigan, John P. Kemp, Sylvie Giroux, Dongbing Lai, Howard J. Edenberg, Munro Peacock, Stefan A. Czerwinski, Audrey C. Choh, George McMahon, Beaté St Pourcain, Nicholas J. Timpson, Debbie A. Lawlor, David M. Evans, Bradford Towne, John Blangero, Melanie A. Carless, Candace M. Kammerer, David Goltzman, Christopher S. Kovács, Jerilynn C. Prior, Tim D. Spector, François Rousseau, Jonathan H. Tobias, Kristina Åkesson, Michael J. Econs, Braxton D. Mitchell, J. Brent Richards, Douglas P. Kiel, Tatiana Foroud

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre hospitalier universitaire de QuébecHealth Sciences CentreMemorial University of NewfoundlandMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Research ResourcesWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchBritish Heart Foundation
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismBone mineralGenome-wide association studyFemoral neckMedicineSNPBone densityOsteoporosisGenetic associationInternal medicineOncologyGeneticsBiologyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous genome-wide association studies (GWAS) have identified common variants in genes associated with variation in bone mineral density (BMD), although most have been carried out in combined samples of older women and men. Meta-analyses of these results have identified numerous single-nucleotide polymorphisms (SNPs) of modest effect at genome-wide significance levels in genes involved in both bone formation and resorption, as well as other pathways. We performed a meta-analysis restricted to premenopausal white women from four cohorts (n = 4061 women, aged 20 to 45 years) to identify genes influencing peak bone mass at the lumbar spine and femoral neck. After imputation, age- and weight-adjusted bone-mineral density (BMD) values were tested for association with each SNP. Association of an SNP in the WNT16 gene (rs3801387; p = 1.7 × 10(-9) ) and multiple SNPs in the ESR1/C6orf97 region (rs4870044; p = 1.3 × 10(-8) ) achieved genome-wide significance levels for lumbar spine BMD. These SNPs, along with others demonstrating suggestive evidence of association, were then tested for association in seven replication cohorts that included premenopausal women of European, Hispanic-American, and African-American descent (combined n = 5597 for femoral neck; n = 4744 for lumbar spine). When the data from the discovery and replication cohorts were analyzed jointly, the evidence was more significant (WNT16 joint p = 1.3 × 10(-11) ; ESR1/C6orf97 joint p = 1.4 × 10(-10) ). Multiple independent association signals were observed with spine BMD at the ESR1 region after conditioning on the primary signal. Analyses of femoral neck BMD also supported association with SNPs in WNT16 and ESR1/C6orf97 (p < 1 × 10(-5) ). Our results confirm that several of the genes contributing to BMD variation across a broad age range in both sexes have effects of similar magnitude on BMD of the spine in premenopausal women. These data support the hypothesis that variants in these genes of known skeletal function also affect BMD during the premenopausal period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,141 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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