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Enregistrement W2169555151 · doi:10.1038/ncomms6068

Pharmacogenetic meta-analysis of genome-wide association studies of LDL cholesterol response to statins

2014· review· en· W2169555151 sur OpenAlexaff
Iris Postmus, Stella Trompet, Harshal Deshmukh, Michael R. Barnes, Xiaohui Li, Helen R. Warren, Daniel I. Chasman, Kaixin Zhou, Benoît J. Arsenault, Louise A. Donnelly, Kerri L. Wiggins, Christy L. Avery, Paula J. Griffin, QiPing Feng, Kent D. Taylor, Guo Li, Daniel S. Evans, Albert V. Smith, Catherine E. de Keyser, Andrew D. Johnson, Anton J. M. de Craen, David J. Stott, Brendan M. Buckley, Ian Ford, Rudi G. J. Westendorp, P. Eline Slagboom, Naveed Sattar, Patricia B. Munroe, Peter Sever, Neil Poulter, Alice Stanton, Denis C. Shields, Eoin OʼBrien, Sue Shaw‐Hawkins, Yu Chen, Deborah A. Nickerson, Joshua D. Smith, Marie‐Pierre Dubé, S. Matthijs Boekholdt, G. Kees Hovingh, John J.P. Kastelein, Paul McKeigue, John Betteridge, Andrew Neil, Paul N. Durrington, Alex S. F. Doney, Fiona Carr, Andrew P. Morris, Mark I. McCarthy, Leif Groop, Emma Ahlqvist, Joshua C. Bis, Kenneth Rice, Nicholas L. Smith, Thomas Lumley, Eric A. Whitsel, Til Stürmer‎, Eric Boerwinkle, Julius S. Ngwa, Christopher J. O’Donnell, Ramachandran S. Vasan, Wei‐Qi Wei, Russell A. Wilke, Ching‐Ti Liu, Fangui Sun, Xiuqing Guo, Susan R. Heckbert, Wendy S. Post, Nona Sotoodehnia, Alice M. Arnold, Jeanette M. Stafford, Jingzhong Ding, David M. Herrington, Stephen B. Kritchevsky, Guðný Eiríksdóttir, Leonore J. Launer, Tamara B. Harris, Audrey Y. Chu, Franco Giulianini, Jean MacFadyen, Bryan J. Barratt, Fredrik Nyberg, Bruno H. Stricker, André G. Uitterlinden, Albert Hofman, Fernando Rivadeneira, Valur Emilsson, Oscar H. Franco, Paul M. Ridker, Vilmundur Guðnason, Joshua C. Denny, Christie M. Ballantyne, Jerome I. Rotter, L. Adrienne Cupples, Bruce M. Psaty, Jean‐Claude Tardif, Helen M. Colhoun, G. A. Hitman, Ronald M. Krauss, J. Wouter Jukema, Mark J. Caulfield, Peter Donnelly, Inês Barroso, Jenefer M. Blackwell, Elvira Bramon, Matthew A. Brown, Juan P. Casas, Aiden Corvin, Panos Deloukas, Audrey Duncanson, Janusz Jankowski, Hugh S. Markus, Christopher G. Mathew, Robert Plomin, Anna Rautanen, Stephen Sawcer, Richard C. Trembath, Ananth C. Viswanathan, Nicholas Wood, Gavin Band, Céline Bellenguez, Colin L. Freeman, Garrett Hellenthal, Eleni Giannoulatou, Matti Pirinen, Richard D. Pearson, Amy Strange, Zhan Su, Damjan Vukcevic, Cordelia Langford, Sarah Hunt, Sarah Edkins, Rhian Gwilliam, Hannah Blackburn, Suzannah J. Bumpstead, Serge Dronov, Matthew Gillman, Emma Gray, Naomi Hammond, Alagurevathi Jayakumar, Owen T McCann, Jennifer Liddle, Simon Potter, Rathi Ravindrarajah, Michelle Ricketts, Matthew Waller, Paul A. Weston, Sara Widaa, Pamela Whittaker

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute on AgingNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthU.S. Public Health ServiceHjartaverndErasmus Medisch CentrumSchool of Medicine, Boston UniversityEuropean CommissionNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBritish Heart FoundationNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustMinisterie van Onderwijs, Cultuur en WetenschapImperial College LondonJohns Hopkins UniversityErasmus Universiteit RotterdamBristol-Myers SquibbAstraZenecaZonMwWake Forest UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerDiabetes UK
Mots-clésPharmacogeneticsGenome-wide association studyLdl cholesterolMeta-analysisStatinCholesterolComputational biologyDrug responseHydroxymethylglutaryl-CoA Reductase InhibitorsGenetic associationMedicineBioinformaticsBiologyGeneticsPharmacologyInternal medicineGenotypeGeneSingle-nucleotide polymorphismDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statins effectively lower LDL cholesterol levels in large studies and the observed interindividual response variability may be partially explained by genetic variation. Here we perform a pharmacogenetic meta-analysis of genome-wide association studies (GWAS) in studies addressing the LDL cholesterol response to statins, including up to 18,596 statin-treated subjects. We validate the most promising signals in a further 22,318 statin recipients and identify two loci, SORT1/CELSR2/PSRC1 and SLCO1B1, not previously identified in GWAS. Moreover, we confirm the previously described associations with APOE and LPA. Our findings advance the understanding of the pharmacogenetic architecture of statin response.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations279
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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