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Enregistrement W2885979645 · doi:10.1161/circ.133.suppl_1.p185

Abstract P185: Novel Loci for Blood Pressure Using Gene-alcohol Interactions and 1000g Imputed Data

2016· article· en· W2885979645 sur OpenAlexaff
Mary F. Feitosa, Thomas W Winkler, Amy R Bentley, Michael R Brown, Traci M Bartz, Daniel I Chasman, Rajkumar Dorajoo, Myriam Fornage, Nora Franceschini, Xiuqing Guo, Stella Aslibekyan, Caroline Hayward, Sharon L Kardia, Kurt Lohman, Ruth J Loos, Jonathan Marten, Bamidele Tayo, Dina Vojinović, Wang Xu, Alanna Morrison, Dabeeru C Rao, Ingrid B Borecki, Michael A Province, Aldi T Kraja, L. Adrienne Cupples

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureAlcohol consumptionGenome-wide association studySNPPulse pressureGeneticsSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineDiastoleGeneOncologyAlcoholGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol consumption has a complex relationship with blood pressure (BP). Whereas heavy alcohol consumption is associated with high BP, moderate alcohol consumption is associated with unchanged or modestly lower BP. We performed genome-wide meta-analysis of single SNP x alcohol drinking status interaction on systolic (SBP), diastolic (DBP), mean arterial (MAP), and pulse (PP) blood pressure using 1000G imputed data. Our preliminary results comprise 23 European ancestry studies, including 87,098 individuals with known drinking status. Interaction associations were preformed using linear regression with main and interaction effects and accounting for family structure as needed. Meta-analyses were performed with METAL, for a 2 degrees of freedom joint test, after applying study- and meta-based genomic control adjustments. Results were further filtered if the meta-analysis N < 5,000 individuals or if the number of cohorts contributing to meta-analysis were < 3 for each SNP. For DBP, six novel loci (TRAF3IP1, ANKRD36, NLGN1, UBE3D, OFCC1 and C1orf167) were identified (p < 5E-08). Known BP loci were found to be significant using the same interaction model, including MTHFR, CLCN6, NPPB, MECOM, NOS3, CACNB2, SH2B3, ATXN2, ALDH2, ATP2B1, CSK, FURIN and ZNF831. The significant DBP genes are enriched for hypertension (p-FDR=8.5E-08) and cardiac arrhythmias (p-FDR=5.3E-07) disease loci. MAP analyses identified similar loci as for DBP, while for SBP, ANKRD36 SNPs yielded the most significant associations. For PP, MYPN variants were most significant. In general for the joint test, known BP gene variants showed non-significant levels of meta-heterogeneity and common allele frequency (≥5%), whereas the novel loci often presented meta-heterogeneity and low allele frequency (≈1-5%). TRAF3IP1 interacts among others with TRAF3, reported in mice involved in a new pathway TRAF3-TBK1-AKT for cardiac hypertrophy and heart failure. ANKRD36 interacts with PHLPP2, involved in rats in FKBP51-PHLPP2-AKT signaling during cerebral ischemia/reperfusion injury. NLGN1 has been reported to associate with BP in ASCOT study (N=3,802), while in our meta-analysis out of 6 contributing studies, the joint test significance originates only from the GS_SFHS (N=6,504). Another significant result was C1orf167- rs12561919, a missense SNP considered cis-eQTL for neighboring BP known genes CLCN6 and MTHFR. Employing SNP x drinking status interaction for BP traits, we identified both novel and previously known BP genes. Our findings may provide insights into mechanisms underlying BP and inform lifestyle and therapeutic BP interventions.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,020
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2016
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