Association of exome sequences with plasma C-reactive protein levels in >9000 participants
Notice bibliographique
Résumé
C-reactive protein (CRP) concentration is a heritable systemic marker of inflammation that is associated with cardiovascular disease risk. Genome-wide association studies have identified CRP-associated common variants associated in ∼25 genes. Our aims were to apply exome sequencing to (1) assess whether the candidate loci contain rare coding variants associated with CRP levels and (2) perform an exome-wide search for rare variants in novel genes associated with CRP levels. We exome-sequenced 6050 European-Americans (EAs) and 3109 African-Americans (AAs) from the NHLBI-ESP and the CHARGE consortia, and performed association tests of sequence data with measured CRP levels. In single-variant tests across candidate loci, a novel rare (minor allele frequency = 0.16%) CRP-coding variant (rs77832441-A; p.Thr59Met) was associated with 53% lower mean CRP levels (P = 2.9 × 10(-6)). We replicated the association of rs77832441 in an exome array analysis of 11 414 EAs (P = 3.0 × 10(-15)). Despite a strong effect on CRP levels, rs77832441 was not associated with inflammation-related phenotypes including coronary heart disease. We also found evidence for an AA-specific association of APOE-ε2 rs7214 with higher CRP levels. At the exome-wide significance level (P < 5.0 × 10(-8)), we confirmed associations for reported common variants of HNF1A, CRP, IL6R and TOMM40-APOE. In gene-based tests, a burden of rare/lower frequency variation in CRP in EAs (P ≤ 6.8 × 10(-4)) and in retinoic acid receptor-related orphan receptor α (RORA) in AAs (P = 1.7 × 10(-3)) were associated with CRP levels at the candidate gene level (P < 2.0 × 10(-3)). This inquiry did not elucidate novel genes, but instead demonstrated that variants distributed across the allele frequency spectrum within candidate genes contribute to CRP levels.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».