Genetic risk factors for the development of pulmonary disease identified by genome‐wide association
Notice bibliographique
Résumé
Chronic respiratory diseases are a major cause of morbidity and mortality. Asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) combined affect over 500 million people worldwide. While environmental factors are important in disease progression, asthma and COPD have long been known to be heritable with genetic components playing an important role in the risk of developing disease. Identification of genetic variation contributing to disease progression is important for a number of reasons including identification of risk alleles, understanding underlying disease mechanisms and development of novel therapies. Genome-wide association studies (GWAS) have been successful in identifying many loci associated with lung function, COPD and asthma. In recent years, meta-analyses and improved imputation have facilitated the growth of GWAS in terms of numbers of subjects and the number of single nucleotide polymorphisms (SNP) that can be interrogated. As a consequence, there has been a significant increase in the number of signals associated with asthma, COPD and lung function. SNP that have shown association with lung function reassuringly show a significant overlap with SNP associated with COPD giving a glimpse at pathways that may be involved in COPD mechanisms including genes in, for example, developmental pathways. In asthma, association signals are often in or near genes involved in both adaptive and innate immune response pathways, epithelial cell homeostasis and airway structural changes. The challenges now are translating these genetic signals into a new understanding of lung biology, understanding how variants impact health and disease and how they may provide opportunities for therapeutic intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».