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Enregistrement W2565979097 · doi:10.1164/rccm.201605-1026oc

Genome-Wide Interaction Analysis of Air Pollution Exposure and Childhood Asthma with Functional Follow-up

2017· article· en· W2565979097 sur OpenAlexafffundabout
Anna Gref, Simon Kebede Merid, Olena Gruzieva, Stéphane Ballereau, Allan B. Becker, Tom Bellander, Anna Bergström, Yohan Bossé, Matteo Bottai, Moira Chan‐Yeung, Elaine Fuertes, Despo Ierodiakonou, Ruiwei Jiang, Stéphane Joly, Meaghan J. Jones, Michael S. Kobor, Michal Korek, Anita L. Kozyrskyj, Ashish Kumar, Nicolas Lemonnier, Elaina MacIntyre, Camille Ménard, David C. Nickle, Ma’en Obeidat, Johann Pellet, Marie Standl, Annika Sääf, Cilla Söderhäll, Carla M. T. Tiesler, Maarten van den Berge, Judith M. Vonk, Hita Vora, Cheng‐Jian Xu, Josep M. Antó, Charles Auffray, Michael Bräuer, Jean Bousquet, Bert Brunekreef, W. James Gauderman, Joachim Heinrich, Juha Kere, Gerard H. Koppelman, Dirkje Postma, Christopher Carlsten, Göran Pershagen, Erik Melén

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of AlbertaChild and Family Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalCentre National de la Recherche ScientifiqueHjärt-LungfondenNational Cancer InstituteSvenska Forskningsrådet FormasStiftelsen för Strategisk ForskningMünchner Zentrum für Gesundheitswissenschaften, Ludwig-Maximilians-Universität MünchenVetenskapsrådetBritish Columbia Lung AssociationNational Institute of Environmental Health SciencesKarolinska InstitutetManitoba Medical Service FoundationEuropean CommissionStockholms Läns LandstingCancer Research SocietyFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité Laval
Mots-clésMedicineAsthmaAir pollutionGenomeEnvironmental healthIntensive care medicineGeneticsImmunologyGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale The evidence supporting an association between traffic-related air pollution exposure and incident childhood asthma is inconsistent and may depend on genetic factors. Objectives To identify gene–environment interaction effects on childhood asthma using genome-wide single-nucleotide polymorphism (SNP) data and air pollution exposure. Identified loci were further analyzed at epigenetic and transcriptomic levels. Methods We used land use regression models to estimate individual air pollution exposure (represented by outdoor NO2 levels) at the birth address and performed a genome-wide interaction study for doctors’ diagnoses of asthma up to 8 years in three European birth cohorts (n = 1,534) with look-up for interaction in two separate North American cohorts, CHS (Children’s Health Study) and CAPPS/SAGE (Canadian Asthma Primary Prevention Study/Study of Asthma, Genetics and Environment) (n = 1,602 and 186 subjects, respectively). We assessed expression quantitative trait locus effects in human lung specimens and blood, as well as associations among air pollution exposure, methylation, and transcriptomic patterns. Measurements and Main Results In the European cohorts, 186 SNPs had an interaction P < 1 × 10−4 and a look-up evaluation of these disclosed 8 SNPs in 4 loci, with an interaction P < 0.05 in the large CHS study, but not in CAPPS/SAGE. Three SNPs within adenylate cyclase 2 (ADCY2) showed the same direction of the interaction effect and were found to influence ADCY2 gene expression in peripheral blood (P = 4.50 × 10−4). One other SNP with P < 0.05 for interaction in CHS, rs686237, strongly influenced UDP-Gal:betaGlcNAc β-1,4-galactosyltransferase, polypeptide 5 (B4GALT5) expression in lung tissue (P = 1.18 × 10−17). Air pollution exposure was associated with differential discs, large homolog 2 (DLG2) methylation and expression. Conclusions Our results indicated that gene–environment interactions are important for asthma development and provided supportive evidence for interaction with air pollution for ADCY2, B4GALT5, and DLG2.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations127
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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