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Enregistrement W2149200222 · doi:10.1016/s2213-2600(15)00283-0

Novel insights into the genetics of smoking behaviour, lung function, and chronic obstructive pulmonary disease (UK BiLEVE): a genetic association study in UK Biobank

2015· article· en· W2149200222 sur OpenAlexafffund
Louise V. Wain, Nick Shrine, S. Miller, Victoria E. Jackson, Ioanna Ntalla, María Soler Artigas, Charlotte K. Billington, Abdul Kader Kheirallah, Richard J. Allen, James P. Cook, Kelly Probert, Ma’en Obeidat, Yohan Bossé, Ke Hao, Dirkje S. Postma, Peter D. Paré, Adaikalavan Ramasamy, Reedik Mägi, Evelin Mihailov, Eva Reinmaa, Erik Melén, Jared O’Connell, Eleni Frangou, Olivier Delaneau, Colin Freeman, Desislava Petkova, Mark I. McCarthy, Ian Sayers, Panos Deloukas, Richard Hubbard, Ian Pavord, Anna Hansell, Neil C. Thomson, Eleftheria Zeggini, Andrew P. Morris, Jonathan Marchini, David P. Strachan, Martin D. Tobin, Ian P. Hall

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of British ColumbiaUniversité LavalSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéTartu ÜlikoolUniversity of LeicesterNational Institute for Health and Care ResearchMichael Smith Health Research BCWellcome Trust
Mots-clésBiobankMedicineLung functionPulmonary diseaseGenome-wide association studyPulmonary function testingLung diseaseGenetic associationDiseaseAssociation (psychology)LungGerontologyGeneticsInternal medicineGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the genetic basis of airflow obstruction and smoking behaviour is key to determining the pathophysiology of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We used UK Biobank data to study the genetic causes of smoking behaviour and lung health. METHODS: We sampled individuals of European ancestry from UK Biobank, from the middle and extremes of the forced expiratory volume in 1 s (FEV1) distribution among heavy smokers (mean 35 pack-years) and never smokers. We developed a custom array for UK Biobank to provide optimum genome-wide coverage of common and low-frequency variants, dense coverage of genomic regions already implicated in lung health and disease, and to assay rare coding variants relevant to the UK population. We investigated whether there were shared genetic causes between different phenotypes defined by extremes of FEV1. We also looked for novel variants associated with extremes of FEV1 and smoking behaviour and assessed regions of the genome that had already shown evidence for a role in lung health and disease. We set genome-wide significance at p<5 × 10(-8). FINDINGS: UK Biobank participants were recruited from March 15, 2006, to July 7, 2010. Sample selection for the UK BiLEVE study started on Nov 22, 2012, and was completed on Dec 20, 2012. We selected 50,008 unique samples: 10,002 individuals with low FEV1, 10,000 with average FEV1, and 5002 with high FEV1 from each of the heavy smoker and never smoker groups. We noted a substantial sharing of genetic causes of low FEV1 between heavy smokers and never smokers (p=2.29 × 10(-16)) and between individuals with and without doctor-diagnosed asthma (p=6.06 × 10(-11)). We discovered six novel genome-wide significant signals of association with extremes of FEV1, including signals at four novel loci (KANSL1, TSEN54, TET2, and RBM19/TBX5) and independent signals at two previously reported loci (NPNT and HLA-DQB1/HLA-DQA2). These variants also showed association with COPD, including in individuals with no history of smoking. The number of copies of a 150 kb region containing the 5' end of KANSL1, a gene that is important for epigenetic gene regulation, was associated with extremes of FEV1. We also discovered five new genome-wide significant signals for smoking behaviour, including a variant in NCAM1 (chromosome 11) and a variant on chromosome 2 (between TEX41 and PABPC1P2) that has a trans effect on expression of NCAM1 in brain tissue. INTERPRETATION: By sampling from the extremes of the lung function distribution in UK Biobank, we identified novel genetic causes of lung function and smoking behaviour. These results provide new insight into the specific mechanisms underlying airflow obstruction, COPD, and tobacco addiction, and show substantial shared genetic architecture underlying airflow obstruction across individuals, irrespective of smoking behaviour and other airway disease. FUNDING: Medical Research Council.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations435
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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