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Enregistrement W2135185355 · doi:10.1016/j.ajhg.2012.08.032

Large-Scale Gene-Centric Meta-analysis across 32 Studies Identifies Multiple Lipid Loci

2012· review· en· W2135185355 sur OpenAlexaff
Folkert W. Asselbergs, Yiran Guo, Erik P.A. van Iperen, Suthesh Sivapalaratnam, Vinicius Tragante, Matthew B. Lanktree, Leslie A. Lange, Berta Almoguera, Yolande Appelman, John Barnard, Jens Baumert, Amber L. Beitelshees, Tushar Bhangale, Yii‐Der Ida Chen, Tom R. Gaunt, Yan Gong, Jemma C. Hopewell, Toby Johnson, Marcus E. Kleber, Taimour Langaee, Mingyao Li, Kiang Liu, Caitrin W. McDonough, Matthijs F.L. Meijs, Rita P. S. Middelberg, Christopher P. Nelson, Jeffery R. O’Connell, Sandosh Padmanabhan, James S. Pankow, Nathan Pankratz, Suzanne Rafelt, Ramakrishnan Rajagopalan, Simon P.R. Romaine, Nicholas J. Schork, Jonathan A. Shaffer, Haiqing Shen, Erin N. Smith, Sam E. Tischfield, Peter J. van der Most, Jana V. van Vliet‐Ostaptchouk, Niek Verweij, Kelly A. Volcik, Li Zhang, Kent R. Bailey, Kristian Bailey, Florianne Bauer, Jolanda M.A. Boer, Peter S. Braund, Amber Burt, Paul R. Burton, Sarah G. Buxbaum, Wei Chen, Rhonda M. Cooper‐DeHoff, L. Adrienne Cupples, J DEJONG, Christian Delles, David Duggan, Myriam Fornage, Clement E. Furlong, Nicole L. Glazer, John G. Gums, Claire E. Hastie, Michael V. Holmes, Thomas Illig, Susan Kirkland, Mika Kivimäki, Ronald Klein, Barbara E.K. Klein, Charles Kooperberg, Kandice Kottke‐Marchant, Meena Kumari, Andrea Z. LaCroix, Laya Mallela, Gurunathan Murugesan, José M. Ordovás, Willem H. Ouwehand, Wendy S. Post, Richa Saxena, Hubert Scharnagl, Pamela J. Schreiner, Tina Shah, Denis C. Shields, Daichi Shimbo, Sathanur R. Srinivasan, Ronald P. Stolk, Daniel I. Swerdlow, Herman A. Taylor, Eric J. Topol, Elina Toskala, Jessica van Setten, Salim Yusuf, John C. Whittaker, Aeilko H. Zwinderman, Sonia S. Anand, Anthony J. Balmforth, Gerald S. Berenson, Connie R. Bezzina, Bernhard O. Boehm, Eric Boerwinkle, Juan P. Casas, Mark J. Caulfield, Robert Clarke, John Connell, Karen J. Cruickshanks, Karina W. Davidson, Ian N. M. Day, Paul I. W. de Bakker, Pieter A. Doevendans, Anna F. Dominiczak, Alistair S. Hall, Catharina A. Hartman, Christian Hengstenberg, Hans L. Hillege, Marten H. Hofker, Steve E. Humphries, Gail P. Jarvik, Julie A. Johnson, Bernhard M. Kaess, Sekar Kathiresan, Wolfgang Köenig, Debbie A. Lawlor, Winfried März, Olle Melander, Braxton D. Mitchell, Grant W. Montgomery, Patricia B. Munroe, Sarah S. Murray, Stephen Newhouse, N. Charlotte Onland‐Moret, Neil R Poulter, Bruce M. Psaty, Susan Redline, Stephen S. Rich, Jerome I. Rotter, Heribert Schunkert, Peter Sever, Alan R. Shuldiner, Roy L. Silverstein, Alice Stanton, Barbara Thorand, Mieke D. Trip, Michael Y. Tsai, Pim van der Harst, C. Ellen van der Schoot, Yvonne T. van der Schouw, W. M. Monique Verschuren, Hugh Watkins, Arthur A.M. Wilde, Bruce H. R. Wolffenbuttel, John B. Whitfield, G. Kees Hovingh, Christie M. Ballantyne, Cisca Wijmenga, Muredach P. Reilly, Nicholas G. Martin, James G. Wilson, Daniel J. Rader, Nilesh J. Samani, Alex P. Reiner, Robert A. Hegele, John J.P. Kastelein, Aroon D. Hingorani, Philippa J. Talmud, Håkon Håkonarson, Clara C. Elbers, Brendan J. Keating, Fotios Drenos

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteHamilton Health SciencesDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of General Medical SciencesNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Eye InstituteNational Institute on AgingBritish Heart FoundationNational Cancer InstituteEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of Health
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismGenome-wide association studyBiologySNPGeneticsGenetic associationCandidate geneGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association studies (GWASs) have identified many SNPs underlying variations in plasma-lipid levels. We explore whether additional loci associated with plasma-lipid phenotypes, such as high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), total cholesterol (TC), and triglycerides (TGs), can be identified by a dense gene-centric approach. Our meta-analysis of 32 studies in 66,240 individuals of European ancestry was based on the custom ∼50,000 SNP genotyping array (the ITMAT-Broad-CARe array) covering ∼2,000 candidate genes. SNP-lipid associations were replicated either in a cohort comprising an additional 24,736 samples or within the Global Lipid Genetic Consortium. We identified four, six, ten, and four unreported SNPs in established lipid genes for HDL-C, LDL-C, TC, and TGs, respectively. We also identified several lipid-related SNPs in previously unreported genes: DGAT2, HCAR2, GPIHBP1, PPARG, and FTO for HDL-C; SOCS3, APOH, SPTY2D1, BRCA2, and VLDLR for LDL-C; SOCS3, UGT1A1, BRCA2, UBE3B, FCGR2A, CHUK, and INSIG2 for TC; and SERPINF2, C4B, GCK, GATA4, INSR, and LPAL2 for TGs. The proportion of explained phenotypic variance in the subset of studies providing individual-level data was 9.9% for HDL-C, 9.5% for LDL-C, 10.3% for TC, and 8.0% for TGs. This large meta-analysis of lipid phenotypes with the use of a dense gene-centric approach identified multiple SNPs not previously described in established lipid genes and several previously unknown loci. The explained phenotypic variance from this approach was comparable to that from a meta-analysis of GWAS data, suggesting that a focused genotyping approach can further increase the understanding of heritability of plasma lipids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations269
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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