The genetics of smoking in individuals with chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Smoking is the principal modifiable environmental risk factor for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) which affects 300 million people and is the 3rd leading cause of death worldwide. Most of the genetic studies of smoking have relied on self-reported smoking status which is vulnerable to reporting and recall bias. Using data from the Lung Health Study (LHS), we sought to identify genetic variants associated with quantitative smoking and cessation in individuals with mild to moderate COPD. The LHS is a longitudinal multicenter study of mild-to-moderate COPD subjects who were all smokers at recruitment. We performed genome-wide association studies (GWASs) for salivary cotinine (n = 4024), exhaled carbon monoxide (eCO) (n = 2854), cigarettes per day (CPD) (n = 2706) and smoking cessation at year 5 follow-up (n = 717 quitters and 2175 smokers). The GWAS analyses were adjusted for age, gender, and genetic principal components. For cotinine levels, SNPs near UGT2B10 gene achieved genome-wide significance (i.e. P < 5 × 10− 8) with top SNP rs10023464, P = 1.27 × 10− 11. For eCO levels, one significant SNP was identified which mapped to the CHRNA3 gene (rs12914385, P = 2.38 × 10− 8). A borderline region mapping to KCNMA1 gene was associated with smoking cessation (rs207675, P = 5.95 × 10− 8). Of the identified loci, only the CHRNA3/5 locus showed significant associations with lung function but only in heavy smokers. No regions met genome-wide significance for CPD. The study demonstrates that using objective measures of smoking such as eCO and/or salivary cotinine can more precisely capture the genetic contribution to multiple aspects of smoking behaviour. The KCNMA1 gene association with smoking cessation may represent a potential therapeutic target and warrants further studies. The Lung Health Study ClinicalTrials.gov Identifier: NCT00000568 . Date of registration: October 28, 1999.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».