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Enregistrement W2587804655 · doi:10.1016/j.jacc.2016.11.056

Systematic Evaluation of Pleiotropy Identifies 6 Further Loci Associated With Coronary Artery Disease

2017· article· en· W2587804655 sur OpenAlexaff
Tom R. Webb, Jeanette Erdmann, Kathleen Stirrups, Nathan O. Stitziel, Nicholas G. D. Masca, Henning Jansen, Stavroula Kanoni, Christopher P. Nelson, Paola G. Ferrario, Inke R. König, John D. Eicher, Andrew D. Johnson, Stephen E. Hamby, Christer Betsholtz, Arno Ruusalepp, Oscar Franzén, Eric E. Schadt, Johan Björkegren, Peter Weeke, Paul L. Auer, Ursula M. Schick, Yingchang Lu, He Zhang, Marie‐Pierre Dubé, Anuj Goel, Martin Farrall, Gina M. Peloso, Hong‐Hee Won, Ron Do, Erik Van Iperen, Jochen Kruppa, Anubha Mahajan, Robert A. Scott, Christina Willenborg, Peter S. Braund, Julian C. van Capelleveen, Alex S. F. Doney, Louise A. Donnelly, Rosanna Asselta, Pier Angelica Merlini, Stefano Duga, Nicola Marziliano, Joshua C. Denny, Christian M. Shaffer, Nour Eddine El-Mokhtari, André Franke, Stefanie Heilmann‐Heimbach, Christian Hengstenberg, Per Hoffmann, Oddgeir L. Holmen, Kristian Hveem, Jan-Håkan Jansson, Karl‐Heinz Jöckel, Thorsten Kessler, Jennifer Kriebel, Karl‐Ludwig Laugwitz, Eirini Marouli, Nicola Martinelli, Mark I. McCarthy, Natalie R. van Zuydam, Christa Meisinger, Tõnu Esko, Evelin Mihailov, Stefan Andersson Escher, Maris Alver, Susanne Moebus, Andrew D. Morris, Jarma Virtamo, Majid Nikpay, Oliviero Olivieri, Sylvie Provost, Alaa AlQarawi, Neil R. Robertson, Karen O. Akinsansya, Dermot F. Reilly, Thomas Vogt, Yin Wu, Folkert W. Asselbergs, Charles Kooperberg, Rebecca D. Jackson, Eli A. Stahl, Martina Müller‐Nurasyid, Konstantin Strauch, Tibor V. Varga, Mélanie Waldenberger, Lingyao Zeng, Rajiv Chowdhury, Veikko Salomaa, Ian Ford, J. Wouter Jukema, Philippe Amouyel, Jukka Kontto, Børge G. Nordestgaard, Jean Ferrières, Danish Saleheen, Naveed Sattar, Praveen Surendran, Aline Wagner, Robin Young, Joanna M. M. Howson, Adam S. Butterworth, John Danesh, Diego Ardissino, Erwin P. Böttinger, Raimund Erbel, Paul W. Franks, Domenico Girelli, Alistair S. Hall, G. Kees Hovingh, Adnan Kastrati, Wolfgang Lieb, Thomas Meitinger, William E. Kraus, Svati H. Shah, Ruth McPherson, Marju Orho‐Melander, Olle Melander, Andres Metspalu, Annette Peters, Daniel J. Rader, Muredach P. Reilly, Ruth J. F. Loos, Alex P. Reiner, Dan M. Roden, Jean‐Claude Tardif, John R. Thompson, Nicholas J. Wareham, Hugh Watkins, Cristen J. Willer, Nilesh J. Samani, Heribert Schunkert, Panos Deloukas, Sekar Kathiresan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalCanadian Heart Research CentreUniversity of OttawaMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésMedicinePleiotropyCoronary artery diseaseInternal medicineCardiologyDiseaseGeneticsGenePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Genome-wide association studies have so far identified 56 loci associated with risk of coronary artery disease (CAD). Many CAD loci show pleiotropy; that is, they are also associated with other diseases or traits. Objectives: This study sought to systematically test if genetic variants identified for non-CAD diseases/traits also associate with CAD and to undertake a comprehensive analysis of the extent of pleiotropy of all CAD loci. Methods: In discovery analyses involving 42,335 CAD cases and 78,240 control subjects we tested the association of 29,383 common (minor allele frequency >5%) single nucleotide polymorphisms available on the exome array, which included a substantial proportion of known or suspected single nucleotide polymorphisms associated with common diseases or traits as of 2011. Suggestive association signals were replicated in an additional 30,533 cases and 42,530 control subjects. To evaluate pleiotropy, we tested CAD loci for association with cardiovascular risk factors (lipid traits, blood pressure phenotypes, body mass index, diabetes, and smoking behavior), as well as with other diseases/traits through interrogation of currently available genome-wide association study catalogs. Results: We identified 6 new loci associated with CAD at genome-wide significance: on 2q37 (KCNJ13-GIGYF2), 6p21 (C2), 11p15 (MRVI1-CTR9), 12q13 (LRP1), 12q24 (SCARB1), and 16q13 (CETP). Risk allele frequencies ranged from 0.15 to 0.86, and odds ratio per copy of the risk allele ranged from 1.04 to 1.09. Of 62 new and known CAD loci, 24 (38.7%) showed statistical association with a traditional cardiovascular risk factor, with some showing multiple associations, and 29 (47%) showed associations at p < 1 × 10−4 with a range of other diseases/traits. Conclusions: We identified 6 loci associated with CAD at genome-wide significance. Several CAD loci show substantial pleiotropy, which may help us understand the mechanisms by which these loci affect CAD risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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

Citations266
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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