Pooled DNA Resequencing of 68 Myocardial Infarction Candidate Genes in French Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Familial history is a strong risk factor for coronary artery disease (CAD), especially for early-onset myocardial infarction (MI). Several genes and chromosomal regions have been implicated in the genetic cause of coronary artery disease/MI, mostly through the discovery of familial mutations implicated in hyper-/hypocholesterolemia by linkage studies and single nucleotide polymorphisms by genome-wide association studies. Except for a few examples (eg, PCSK9), the role of low-frequency genetic variation (minor allele frequency [MAF]) ≈0.1%-5% on MI/coronary artery disease predisposition has not been extensively investigated. METHODS AND RESULTS: We selected 68 candidate genes and sequenced their exons (394 kb) in 500 early-onset MI cases and 500 matched controls, all of French-Canadian ancestry, using solution-based capture in pools of nonindexed DNA samples. In these regions, we identified 1852 single nucleotide variants (695 novel) and captured 85% of the variants with MAF≥1% found by the 1000 Genomes Project in Europe-ancestry individuals. Using gene-based association testing, we prioritized for follow-up 29 low-frequency variants in 8 genes and attempted to genotype them for replication in 1594 MI cases and 2988 controls from 2 French-Canadian panels. Our pilot association analysis of low-frequency variants in 68 candidate genes did not identify genes with large effect on MI risk in French Canadians. CONCLUSIONS: We have optimized a strategy, applicable to all complex diseases and traits, to discover efficiently and cost-effectively DNA sequence variants in large populations. Resequencing endeavors to find low-frequency variants implicated in common human diseases are likely to require very large sample size.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».