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Enregistrement W2317199349 · doi:10.1055/s-0032-1323678

Possible Association of Nicotinic Acetylcholine Receptor Gene (CHRNA4 and CHRNB2) Polymorphisms with Nicotine Dependence in Japanese Males: An Exploratory Study

2012· article· en· W2317199349 sur OpenAlexaff
H.-I. Chen, Takahiro Shinkai, Kensuke Utsunomiya, Kenji Yamada, Sei-ichiro SAKATA, Yuko Fukunaka, Rudi Hwang, Vincenzo De Luca, Osamu Ohmori, James L. Kennedy, Hung‐Yi Chuang, Jun Nakamura

Notice bibliographique

RevuePharmacopsychiatry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismNicotineGeneticsAlleleGenotypePopulationBiologyNicotinic acetylcholine receptorGeneAllele frequencyNicotinic agonistInternal medicineMedicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Smoking is a leading global cause of avoidable mortality. It has been reported that the nicotinic acetylcholine receptor (CHRNA4 and CHRNB2) genes might be associated with smoking behavior in several ethnic populations. However, no study between the 2 genes and nicotine dependence (ND) using a Japanese population has been reported. METHODS: We examined the association between ND and 5 single nucleotide polymorphisms (SNPs) within the CHRNA4 and 3 SNPs within the CHRNB2 using a well characterized sample of 558 Japanese healthy male workers with a relatively homogeneous background. The Fagerström test for nicotine dependence (FTND) was used to quantify the degree of ND. Additionally, we explored the effect of gene-gene interactions of the 2 genes on ND. RESULTS: We found CHRNB2 rs4845652 genotypes to be associated with FTND scores under an additive genetic model: rs4845652 T-allele carriers had lower ND levels (p=0.038; when adjusted for smoking duration: p=0.052). Furthermore, we demonstrated a possible gene-gene interaction of CHRNA4 and CHRNB2 on ND in a dose-dependent manner: those smokers with CHRNA4 rs1044397 GG or GA genotypes along with CHRNB2 rs4845652 CC genotype are likely to demonstrate higher ND scores. DISCUSSION: These findings suggest that CHRNB2 rs4845652 T-allele carriers may be associated with lower levels of ND, and that certain allelic combinations of CHRNA4 and CHRNB2 might be correlated with higher ND levels. This preliminary study has certain limitations (issues such as sample size/power and multiple testing) that need to be taken into account, and the present work thus has an experimental nature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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