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Enregistrement W2519497973 · doi:10.1136/lupus-2016-000179.63

GG-11 Systemic lupus erythematosus (SLE) susceptibility loci in association with age of SLE diagnosis and subphenotypes of SLE in an ancestrally complex childhood-onset SLE longitudinal cohort

2016· article· en· W2519497973 sur OpenAlexaffabout
Chen Di Liao, Shazia Ali, Deborah M. Levy, Earl D. Silverman, Linda T. Hiraki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortGenome-wide association studyInterquartile rangeSingle-nucleotide polymorphismPopulationLogistic regressionInternal medicineGeneticsGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Recent large scale meta-genome-wide association studies (GWAS) of systemic lupus erythematosus (SLE) in Europeans have confirmed and identified new loci (Bentham et al. Nat Gen 2015). Up to 20% of those affected with SLE are diagnosed in childhood (cSLE). There is evidence for a higher burden of SLE susceptibility loci in those diagnosed in childhood compared to those diagnosed as adults. However, few studies have investigated how known susceptibility loci influence the timing of disease onset and sub-phenotype manifestations in cSLE across different ancestral groups. Materials and methods We will examine SLE-susceptibility single nucleotide polymorphisms (SNPs) individually and in a weighted genetic risk score (GRS), for association with age of SLE diagnosis and sub-phenotype (eg: lupus nephritis (LN), dsDNA, CNS disease). We used a population of children diagnosed and followed for cSLE at the Hospital for Sick Children, Toronto (≥4/11 ACR classification criteria and/or ≥4/11 SLICC classification criteria) between 1982–2014. Participants were genotyped on the Illumina Immunochip. We examined ancestry by comparing with the 1000 genomes data using population stratification and ADMIXTURE. We will use additive genetic models to test the association of each SLE SNP with age of SLE diagnosis (linear regression), and the presence of subphenotypes (logistic regression) in the total cohort, and stratified by ancestral group. Results In our cohort of 342 cSLE patients, the median age of SLE diagnosis was 13 (interquartile range: 10–15) years and the median duration of follow-up was 4.1 (IQR 2.7, 6.1) years. 44% of participants were of a single Ancestry (>95% of the genome from a single ancestral group: 16% European, 23% East Asian, 4% African), and 56% were admixed (genome comprised of more than one ancestral group). Conclusions Our findings will provide insight into the generalizability of a SLE susceptibility GRS across ancestral groups, as it relates to age of diagnosis and subphenotypes of SLE in a cSLE population. Replication and meta-analyses in independent cohorts are planned. Acknowledgements Andrew D. Paterson, Genetics and Genome Biology, Research Institute, the Hospital for Sick Children, Toronto, Canada John Harley, Centre for Autoimmune Genomics and Aetiology, Cincinnati Children’s Hospital Medical Centre, Cincinnati, USA

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)0,002
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,296
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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