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Enregistrement W2560000017 · doi:10.1182/blood.v126.23.2885.2885

Association Between Mitochondrial DNA Haplogroup and Myelodysplastic Syndromes

2015· article· en· W2560000017 sur OpenAlexaboutno aff
Jenny N. Poynter, Michaela Richardson, Erica Langer, Anthony J. Hooten, Michelle A. Roesler, Betsy Hirsch, Phuong Nguyen, Adina Cioc, Erica D. Warlick, Julie A. Ross

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaplogroupMitochondrial DNAOdds ratioHuman mitochondrial DNA haplogroupMedicinePopulationGeneticsBiologyHaplotypeInternal medicineGenotypeGeneEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Polymorphisms in mitochondrial DNA can be used to group individuals into haplogroups that reflect human global migration. These mitochondrial variants are associated with differences in mitochondrial function and have been associated with multiple diseases, including cancer. In this analysis, we evaluated the association between mtDNA haplogroup and risk of myelodysplastic syndromes (MDS). Methods Cases were identified by rapid case ascertainment through the population-based Minnesota Cancer Surveillance System (MCSS). Participants were recruited to the MDS study if they were diagnosed with MDS between April 1, 2010 and October 31, 2014. Eligibility criteria included residence in Minnesota, age at diagnosis between 20 and 85 years, and ability to understand English or Spanish. Centralized pathology and cytogenetics review were conducted to confirm diagnosis and classify by subtypes. Controls were identified through the Minnesota State driver's license/identification card list. Genomic DNA from cases and controls was collected using Oragene DNA collection kits (DNA Genotek, Ontario, Canada) and extracted via Autopure LS Instrument according to manufacturer's instructions (Qiagen). We genotyped 15 mtSNPs that capture common European mitochondrial haplogroup variation (Mitchell et al Hum Genet 2014; Raby et al J Allergy Clin Immunol 2007) on the Sequenom iPLEX Gold MassArray platform (Sequenom, Inc., San Diego, CA) in the University of Minnesota Genomics Core. Because haplogroup frequencies vary by race and ethnicity, we restricted analyses to non-Hispanic white cases and controls. All statistical analyses were conducted using SAS v.9.3 (SAS Institute, Cary, NC). Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated. We also evaluated associations by MDS subtype and IPSS-R risk category. Results We were able to classify 215 cases with confirmed MDS and 522 controls into one of the 11 common European haplogroups. The distribution of haplogroups in our control sample was similar to the distribution reported in a previous sample of non-Hispanic white individuals from the United States (Mitchell et al Hum Genet 2014), with the highest number in the H haplogroup (42%). Due to small sample sizes in some subgroups, we combined mt haplogroups into larger bins based on the haplogroup evolutionary tree, including HV (H+V), JT (J+T), IWX (I+W+X), UK (U+K), and Z (van Oven & Kayser Hum Mut 2009) for comparisons of cases and controls. Using haplogroup HV as the reference group, we found a statistically significant association between haplogroup JT and MDS (OR=0.57, 95% CI 0.36, 0.90, p=0.02). No other significant associations were observed in a comparison of cases and controls (Figure). In the analysis stratified by MDS subtype, the association with haplogroup JT reached statistical significance only in MDS cases with the RCMD subtype (OR=0.42, 95% CI 0.18, 0.97), although the association was similar in magnitude for RARS and the p-value for heterogeneity was non-significant (0.76). Similarly, the associations between haplogroup JT and MDS were similar in the analysis stratified by IPSS-R risk category (p-value for heterogeneity = 0.71). Conclusions In this population-based study of MDS, we observed an association between mtDNA haplogroup JT and risk of MDS. Previous studies using cybrid cells have reported functional differences by mtDNA haplogroup and provide biological plausibility for the observed association, including higher capacity to cope with oxidative stress in haplogroup T (Meuller et al PLoS One 2012) and lower levels of ATP and reactive oxygen species production in haplogroup J (Kenney et al PLoS One 2013). Further studies of the relationship between mtDNA variation and MDS are warranted in larger sample sizes. Figure 1. Association between mtDNA haplogroup and MDS Figure 1. Association between mtDNA haplogroup and MDS Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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