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Enregistrement W2557186738 · doi:10.1186/s12890-016-0309-y

Targeted high-throughput sequencing of candidate genes for chronic obstructive pulmonary disease

2016· article· en· W2557186738 sur OpenAlexafffund
Hans Matsson, Cilla Söderhäll, Elísabet Einarsdóttir, Maxime Lamontagne, Sanna Gudmundsson, Helena Bäckman, Anne Lindberg, Eva Rönmark, Juha Kere, Don D. Sin, Dirkje S. Postma, Yohan Bossé, Bo Lundbäck, Joakim Klar

Notice bibliographique

RevueBMC Pulmonary Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalMagnus Bergvalls StiftelseFonds de Recherche du Québec - SantéSvenska Sällskapet för Medicinsk ForskningCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyUniversité Laval
Mots-clésCOPDLinkage disequilibriumMedicineExpression quantitative trait lociGenome-wide association studyCandidate geneGeneGenetic associationGeneticsSingle-nucleotide polymorphismBioinformaticsInternal medicineGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reduced lung function in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is likely due to both environmental and genetic factors. We report here a targeted high-throughput DNA sequencing approach to identify new and previously known genetic variants in a set of candidate genes for COPD. Exons in 22 genes implicated in lung development as well as 61 genes and 10 genomic regions previously associated with COPD were sequenced using individual DNA samples from 68 cases with moderate or severe COPD and 66 controls matched for age, gender and smoking. Cases and controls were selected from the Obstructive Lung Disease in Northern Sweden (OLIN) studies. In total, 37 genetic variants showed association with COPD ( p < 0.05, uncorrected). Several variants previously discovered to be associated with COPD from genetic genome-wide analysis studies were replicated using our sample. Two high-risk variants were followed-up for functional characterization in a large eQTL mapping study of 1,111 human lung specimens. The C allele of a synonymous variant, rs8040868, predicting a p.(S45=) in the gene for cholinergic receptor nicotinic alpha 3 ( CHRNA3 ) was associated with COPD ( p = 8.8 x 10 −3 ). This association remained ( p = 0.003 and OR = 1.4, 95 % CI 1.1-1.7) when analysing all available cases and controls in OLIN ( n = 1,534). The rs8040868 variant is in linkage disequilibrium with rs16969968 previously associated with COPD and altered expression of the CHRNA5 gene. A follow-up analysis for detection of expression quantitative trait loci revealed that rs8040868-C was found to be significantly associated with a decreased expression of the nearby gene cholinergic receptor, nicotinic, alpha 5 ( CHRNA5 ) in lung tissue. Our data replicate previous result suggesting CHRNA5 as a candidate gene for COPD and rs8040868 as a risk variant for the development of COPD in the Swedish population.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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