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Enregistrement W2905137810 · doi:10.1016/s2213-2600(18)30389-8

Moderate-to-severe asthma in individuals of European ancestry: a genome-wide association study

2018· article· en· W2905137810 sur OpenAlexaff
Nick Shrine, Michael A. Portelli, Catherine John, María Soler Artigas, Neil Bennett, Robert J. Hall, Jon Lewis, Amanda P. Henry, Charlotte K. Billington, Azaz Ahmad, Richard Packer, Dominick Shaw, Zara Pogson, Andrew Fogarty, Tricia M. McKeever, Amisha Singapuri, Liam G. Heaney, Adel Mansur, Rekha Chaudhuri, Neil C. Thomson, John W. Holloway, Gabrielle A. Lockett, Peter Howarth, Ratko Djukanović, Jenny Hankinson, Robert Niven, Angela Simpson, Kian Fan Chung, Peter J. Sterk, John Blakey, Ian M. Adcock, Sile Hu, Yike Guo, Ma’en Obeidat, Don D. Sin, Maarten van den Berge, David C. Nickle, Yohan Bossé, Martin D. Tobin, Ian P. Hall, Christopher E. Brightling, Louise V. Wain, Ian Sayers

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilGlaxoSmithKlineAsthma and Lung UKVirginia Commonwealth UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Chemical Engineering and Biotechnology, University of CambridgeRegeneron PharmaceuticalsPfizerBritish Lung FoundationRosetrees TrustSanofiAstraZenecaAmgen
Mots-clésAsthmaMedicineBiobankGenome-wide association studyCohortGenetic associationStage (stratigraphy)Internal medicineSingle-nucleotide polymorphismBioinformaticsGeneticsGenotypeGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few genetic studies that focus on moderate-to-severe asthma exist. We aimed to identity novel genetic variants associated with moderate-to-severe asthma, see whether previously identified genetic variants for all types of asthma contribute to moderate-to-severe asthma, and provide novel mechanistic insights using expression analyses in patients with asthma. METHODS: . For novel signals, we investigated their effect on all types of asthma (mild, moderate, and severe). For all signals meeting genome-wide significance, we investigated their effect on gene expression in patients with asthma and controls. FINDINGS: ) and MUC5AC mRNA was increased in bronchial epithelial samples from patients with severe asthma (in two independent analyses, p=0·039 and p=0·022). INTERPRETATION: We found substantial shared genetic architecture between mild and moderate-to-severe asthma. We also report for the first time genetic variants associated with the risk of developing moderate-to-severe asthma that regulate mucin production. Finally, we identify candidate causal genes in these loci and provide increased insight into this difficult to treat population. FUNDING: Asthma UK, AirPROM, U-BIOPRED, UK Medical Research Council, and Rosetrees Trust.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations257
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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