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Enregistrement W2901728784 · doi:10.1161/circulationaha.118.035658

Whole-Genome Sequencing to Characterize Monogenic and Polygenic Contributions in Patients Hospitalized With Early-Onset Myocardial Infarction

2019· article· en· W2901728784 sur OpenAlexaff
Amit V. Khera, Mark Chaffin, Seyedeh M. Zekavat, Ryan L. Collins, Carolina Roselli, Pradeep Natarajan, Judith H. Lichtman, Gail D’Onofrio, Jennifer A. Mattera, Rachel P. Dreyer, John A. Spertus, Kent D. Taylor, Bruce M. Psaty, Stephen S. Rich, Wendy S. Post, Namrata Gupta, Stacey Gabriel, Eric S. Lander, Yii‐Der Ida Chen, Michael E. Talkowski, Jerome I. Rotter, Harlan M. Krumholz, Sekar Kathiresan

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthHarvard CatalystNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Human Genome Research InstituteMassachusetts General HospitalNational Institute of General Medical SciencesAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionWhole genome sequencingGenomeGenome-wide association studyGeneticsInternal medicineCardiologyGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The relative prevalence and clinical importance of monogenic mutations related to familial hypercholesterolemia and of high polygenic score (cumulative impact of many common variants) pathways for early-onset myocardial infarction remain uncertain. Whole-genome sequencing enables simultaneous ascertainment of both monogenic mutations and polygenic score for each individual. METHODS: We performed deep-coverage whole-genome sequencing of 2081 patients from 4 racial subgroups hospitalized in the United States with early-onset myocardial infarction (age ≤55 years) recruited with a 2:1 female-to-male enrollment design. We compared these genomes with those of 3761 population-based control subjects. We first identified individuals with a rare, monogenic mutation related to familial hypercholesterolemia. Second, we calculated a recently developed polygenic score of 6.6 million common DNA variants to quantify the cumulative susceptibility conferred by common variants. We defined high polygenic score as the top 5% of the control distribution because this cutoff has previously been shown to confer similar risk to that of familial hypercholesterolemia mutations. RESULTS: The mean age of the 2081 patients presenting with early-onset myocardial infarction was 48 years, and 66% were female. A familial hypercholesterolemia mutation was present in 36 of these patients (1.7%) and was associated with a 3.8-fold (95% CI, 2.1-6.8; P<0.001) increased odds of myocardial infarction. Of the patients with early-onset myocardial infarction, 359 (17.3%) carried a high polygenic score, associated with a 3.7-fold (95% CI, 3.1-4.6; P<0.001) increased odds. Mean estimated untreated low-density lipoprotein cholesterol was 206 mg/dL in those with a familial hypercholesterolemia mutation, 132 mg/dL in those with high polygenic score, and 122 mg/dL in those in the remainder of the population. Although associated with increased risk in all racial groups, high polygenic score demonstrated the strongest association in white participants ( P for heterogeneity=0.008). CONCLUSIONS: Both familial hypercholesterolemia mutations and high polygenic score are associated with a >3-fold increased odds of early-onset myocardial infarction. However, high polygenic score has a 10-fold higher prevalence among patients presents with early-onset myocardial infarction. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00597922.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations332
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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