Multiple Common Susceptibility Variants near BMP Pathway Loci GREM1, BMP4, and BMP2 Explain Part of the Missing Heritability of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies (GWAS) have identified 14 tagging single nucleotide polymorphisms (tagSNPs) that are associated with the risk of colorectal cancer (CRC), and several of these tagSNPs are near bone morphogenetic protein (BMP) pathway loci. The penalty of multiple testing implicit in GWAS increases the attraction of complementary approaches for disease gene discovery, including candidate gene- or pathway-based analyses. The strongest candidate loci for additional predisposition SNPs are arguably those already known both to have functional relevance and to be involved in disease risk. To investigate this proposition, we searched for novel CRC susceptibility variants close to the BMP pathway genes GREM1 (15q13.3), BMP4 (14q22.2), and BMP2 (20p12.3) using sample sets totalling 24,910 CRC cases and 26,275 controls. We identified new, independent CRC predisposition SNPs close to BMP4 (rs1957636, P = 3.93×10(-10)) and BMP2 (rs4813802, P = 4.65×10(-11)). Near GREM1, we found using fine-mapping that the previously-identified association between tagSNP rs4779584 and CRC actually resulted from two independent signals represented by rs16969681 (P = 5.33×10(-8)) and rs11632715 (P = 2.30×10(-10)). As low-penetrance predisposition variants become harder to identify-owing to small effect sizes and/or low risk allele frequencies-approaches based on informed candidate gene selection may become increasingly attractive. Our data emphasise that genetic fine-mapping studies can deconvolute associations that have arisen owing to independent correlation of a tagSNP with more than one functional SNP, thus explaining some of the apparently missing heritability of common diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 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 ».