An integrative genomics approach identifies new asthma pathways related to air pollution exposure
Notice bibliographique
Résumé
The evidence on traffic-related air pollution exposure (TRAP) and incident childhood asthma is inconsistent, and may depend on genetic factors. We aimed to identify mechanisms of childhood asthma using genome-wide SNP data and individual TRAP exposure, and to evaluate the effect of susceptibility SNPs and TRAP on DNA-methylation and gene expression. We used LUR models to estimate individual outdoor NO2 levels at the birth address and performed a genome-wide interaction study for doctor9s diagnosis of asthma up to 8 years in three European birth cohorts with replication in two North American cohorts (n=3,322 subjects). The top GWIS and replicated SNPs were assessed for methQTL effects in peripheral blood cells and eQTL effects in human lung specimens. Short- and long-term TRAP associations with methylation patterns and TRAP-induced differential gene expression in blood cells were also assessed. The novel loci MAGI1, B4GALT5, MOCOS and DLG2, and the previously lung disease linked locus ADCY2 showed strong evidence for interaction with TRAP (genome-wide significance or replication). The top replication SNP rs686237 was identified as an eQTL for B4GALT5 (p=1.18x10-17) and affected TRAP-induced gene expression (p=0.03). Differential methylation following TRAP exposure was seen for DLG2, ADCY2, MAGI1 and MOCOS. Identified genes belong to the guanylate kinase, sphingolipid and calcium signaling pathways, suggesting involvement in asthma pathogenesis. Our results indicate that gene-environment interactions are important for asthma development and that functional genomics analyses in conjunction with environmental exposures may give valuable insights about pathophysiologic mechanisms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».