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Enregistrement W2135336914 · doi:10.1371/journal.pone.0003583

Concept, Design and Implementation of a Cardiovascular Gene-Centric 50 K SNP Array for Large-Scale Genomic Association Studies

2008· article· en· W2135336914 sur OpenAlexaff
Brendan J. Keating, Sam E. Tischfield, Sarah S. Murray, Tushar Bhangale, Thomas S. Price, Joseph Glessner, Luana Galver, Jeffrey C. Barrett, Struan F.A. Grant, Deborah Farlow, Hareesh Chandrupatla, Saad Ajmal, George Papanicolaou, Yiran Guo, Mingyao Li, Stephanie DerOhannessian, Paul I. W. de Bakker, Swneke D. Bailey, Alexandre Montpetit, Andrew C. Edmondson, Kent D. Taylor, Xiaowu Gai, Susanna S. Wang, Myriam Fornage, Tamim H. Shaikh, Michael Boehnke, Alistair S. Hall, Andrew T. Hattersley, Edward C. Frackelton, Nick Patterson, Charleston W. K. Chiang, Cecelia E. Kim, Richard R. Fabsitz, Willem H. Ouwehand, Alkes L. Price, Patricia B. Munroe, Mark J. Caulfield, Thomas A. Drake, Eric Boerwinkle, David Reich, A.S. Whitehead, Thomas P. Cappola, Nilesh J. Samani, Aldons J. Lusis, Eric E. Schadt, James G. Wilson, Wolfgang Köenig, Mark I. McCarthy, Sekar Kathiresan, Stacey B. Gabriel, Håkon Håkonarson, Sonia S. Anand, Muredach P. Reilly, James C. Engert, Deborah A. Nickerson, Daniel J. Rader, Joel N. Hirschhorn, Garret A. FitzGerald

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensHamilton Health SciencesHamilton General HospitalMcMaster UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesBroad InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of PennsylvaniaMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésInternational HapMap ProjectGenome-wide association studyBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsGenetic associationExpression quantitative trait lociComputational biologyQuantitative trait locusSNPGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wealth of genetic associations for cardiovascular and metabolic phenotypes in humans has been accumulating over the last decade, in particular a large number of loci derived from recent genome wide association studies (GWAS). True complex disease-associated loci often exert modest effects, so their delineation currently requires integration of diverse phenotypic data from large studies to ensure robust meta-analyses. We have designed a gene-centric 50 K single nucleotide polymorphism (SNP) array to assess potentially relevant loci across a range of cardiovascular, metabolic and inflammatory syndromes. The array utilizes a "cosmopolitan" tagging approach to capture the genetic diversity across approximately 2,000 loci in populations represented in the HapMap and SeattleSNPs projects. The array content is informed by GWAS of vascular and inflammatory disease, expression quantitative trait loci implicated in atherosclerosis, pathway based approaches and comprehensive literature searching. The custom flexibility of the array platform facilitated interrogation of loci at differing stringencies, according to a gene prioritization strategy that allows saturation of high priority loci with a greater density of markers than the existing GWAS tools, particularly in African HapMap samples. We also demonstrate that the IBC array can be used to complement GWAS, increasing coverage in high priority CVD-related loci across all major HapMap populations. DNA from over 200,000 extensively phenotyped individuals will be genotyped with this array with a significant portion of the generated data being released into the academic domain facilitating in silico replication attempts, analyses of rare variants and cross-cohort meta-analyses in diverse populations. These datasets will also facilitate more robust secondary analyses, such as explorations with alternative genetic models, epistasis and gene-environment interactions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations377
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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