Influence of gene-by-sex interaction on time-to-asthma onset: a large-scale genome-wide meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
<bold>Background:</bold> Asthma is a complex disease with sex-specific differences in prevalence, clinical and biological features. Asthma is more prevalent in males during childhood, while it becomes more frequent in females in adolescence and adulthood. The mechanisms behind these sex-specific differences are not well understood and may involve hormonal changes together with differential genetic predisposition. <bold>Objective:</bold> Our goal was to identify genetic variants interacting with sex that influence time-to-asthma onset (TAO). <bold>Methods:</bold> We conducted a large-scale meta-analysis of nine genome-wide interaction studies (GEWIS) of TAO (totaling 7,104 men and 6,970 females of European ancestry) using survival analysis methods applied to pediatric and adult asthmatic and non-asthmatic subjects. <bold>Results:</bold> We detected three independent loci showing SNP×Sex interaction at the 10<sup>-5</sup> level. The most significant association with TAO was female-specific in an intergenic region at 5q32 (P<sub>female</sub> = 9.1x10<sup>-8</sup> <italic>versus</italic> P<sub>male</sub>=0.56). The other two associations were male-specific: within <italic>SORCS2</italic> intron 2 at 4q16 (P<sub>male</sub>=1.3x10<sup>-7</sup> <italic>versus</italic> P<sub>female</sub>=0.15) and within <italic>DGKB</italic> intron 1 at 7p21 (P<sub>male</sub>= 3.9x10<sup>-7</sup> <italic>versus</italic> P<sub>female</sub>=0.23). Functional annotations indicated co-localization of these genetic variants with epigenetic marks and DNA regulatory elements in fibroblasts, lung or blood. <bold>Conclusion:</bold> By testing gene-by-sex interactions, we identified novel loci influencing asthma risk in a sex-specific manner. Candidate genes in these loci are involved in inflammatory process and immune cell regulation. Further replication of these findings are ongoing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».