The Parkinson's Disease Mendelian Randomization Research Portal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mendelian randomization is a method for exploring observational associations to find evidence of causality. OBJECTIVE: To apply Mendelian randomization between risk factors/phenotypic traits (exposures) and PD in a large, unbiased manner, and to create a public resource for research. METHODS: We used two-sample Mendelian randomization in which the summary statistics relating to single-nucleotide polymorphisms from 5,839 genome-wide association studies of exposures were used to assess causal relationships with PD. We selected the highest-quality exposure genome-wide association studies for this report (n = 401). For the disease outcome, summary statistics from the largest published PD genome-wide association studies were used. For each exposure, the causal effect on PD was assessed using the inverse variance weighted method, followed by a range of sensitivity analyses. We used a false discovery rate of 5% from the inverse variance weighted analysis to prioritize exposures of interest. RESULTS: We observed evidence for causal associations between 12 exposures and risk of PD. Of these, nine were effects related to increasing adiposity and decreasing risk of PD. The remaining top three exposures that affected PD risk were tea drinking, time spent watching television, and forced vital capacity, but these may have been biased and were less convincing. Other exposures at nominal statistical significance included inverse effects of smoking and alcohol. CONCLUSIONS: We present a new platform which offers Mendelian randomization analyses for a total of 5,839 genome-wide association studies versus the largest PD genome-wide association studies available (https://pdgenetics.shinyapps.io/MRportal/). Alongside, we report further evidence to support a causal role for adiposity on lowering the risk of PD. © 2019 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».