Subtype Specificity of Genetic Loci Associated With Stroke in 16 664 Cases and 32 792 Controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genome-wide association studies have identified multiple loci associated with stroke. However, the specific stroke subtypes affected, and whether loci influence both ischemic and hemorrhagic stroke, remains unknown. For loci associated with stroke, we aimed to infer the combination of stroke subtypes likely to be affected, and in doing so assess the extent to which such loci have homogeneous effects across stroke subtypes. METHODS: We performed Bayesian multinomial regression in 16 664 stroke cases and 32 792 controls of European ancestry to determine the most likely combination of stroke subtypes affected for loci with published genome-wide stroke associations, using model selection. Cases were subtyped under 2 commonly used stroke classification systems, TOAST (Trial of Org 10172 Acute Stroke Treatment) and causative classification of stroke. All individuals had genotypes imputed to the Haplotype Reference Consortium 1.1 Panel. RESULTS: Sixteen loci were considered for analysis. Seven loci influenced both hemorrhagic and ischemic stroke, 3 of which influenced ischemic and hemorrhagic subtypes under both TOAST and causative classification of stroke. Under causative classification of stroke, 4 loci influenced both small vessel stroke and intracerebral hemorrhage. An EDNRA locus demonstrated opposing effects on ischemic and hemorrhagic stroke. No loci were predicted to influence all stroke subtypes in the same direction, and only one locus (12q24) was predicted to influence all ischemic stroke subtypes. CONCLUSIONS: Heterogeneity in the influence of stroke-associated loci on stroke subtypes is pervasive, reflecting differing causal pathways. However, overlap exists between hemorrhagic and ischemic stroke, which may reflect shared pathobiology predisposing to small vessel arteriopathy. Stroke is a complex, heterogeneous disorder requiring tailored analytic strategies to decipher genetic mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 ».