Whole exome sequencing analysis in severe chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD), one of the leading causes of death worldwide, is substantially influenced by genetic factors. Alpha-1 antitrypsin deficiency demonstrates that rare coding variants of large effect can influence COPD susceptibility. To identify additional rare coding variants in patients with severe COPD, we conducted whole exome sequencing analysis in 2543 subjects from two family-based studies (Boston Early-Onset COPD Study and International COPD Genetics Network) and one case-control study (COPDGene). Applying a gene-based segregation test in the family-based data, we identified significant segregation of rare loss of function variants in TBC1D10A and RFPL1 (P-value < 2x10-6), but were unable to find similar variants in the case-control study. In single-variant, gene-based and pathway association analyses, we were unable to find significant findings that replicated or were significant in meta-analysis. However, we found that the top results in the two datasets were in proximity to each other in the protein-protein interaction network (P-value = 0.014), suggesting enrichment of these results for similar biological processes. A network of these association results and their neighbors was significantly enriched in the transforming growth factor beta-receptor binding and cilia-related pathways. Finally, in a more detailed examination of candidate genes, we identified individuals with putative high-risk variants, including patients harboring homozygous mutations in genes associated with cutis laxa and Niemann-Pick Disease Type C. Our results likely reflect heterogeneity of genetic risk for COPD along with limitations of statistical power and functional annotation, and highlight the potential of network analysis to gain insight into genetic association studies.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».