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Enregistrement W2952657684 · doi:10.1101/193938

Leveraging lung tissue transcriptome to uncover candidate causal genes in COPD genetic associations

2017· preprint· en· W2952657684 sur OpenAlexafffund
Ma’en Obeidat, Maxime Lamontagne, Jean‐Christophe Bérubé, Michael H. Cho, Brian D. Hobbs, Kim de Jong, H. Marike Boezen, David C. Nickle, Ke Hao, Wim Timens, Maarten van den Berge, Philippe Joubert, Michel Laviolette, Don D. Sin, Peter D. Paré, Yohan Bossé

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalBritish Columbia Lung AssociationNational Institutes of HealthNational Natural Science Foundation of ChinaReseau canadien de recherche respiratoireUniversité Laval
Mots-clésGenome-wide association studyCOPDCandidate geneExpression quantitative trait lociGeneticsGenomicsBiologyGeneComputational biologyTranscriptomeGenomeBioinformaticsMedicineSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineGenotypeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We collated 129 non-overlapping risk loci for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) from the GWAS literature. Using recent and complementary integrative genomics approaches, combining GWAS and lung eQTL results, we identified 12 novel COPD loci and corresponding causal genes. In addition, we mapped candidate causal genes for 60 out of the 129 GWAS-nominated loci as well as for four sub-genome-wide significant COPD risk loci derived from the largest GWAS on COPD. Mapping causal genes in lung tissue represents an important contribution on the genetics of COPD, enriches our biological interpretation of GWAS findings, and brings us closer to clinical translation of genetic associations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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