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Enregistrement W2972559905 · doi:10.3899/jrheum.190184

Analysis of 47 Non-MHC Ankylosing Spondylitis Susceptibility Loci Regarding Associated Variants across Whites and Han Chinese

2019· review· en· W2972559905 sur OpenAlexvenueno aff
Xuqi Zheng, Qiuxia Li, Xiaomin Li, Yanli Zhang, Xinyu Wu, Qiujing Wei, Shuangyan Cao, Mingcan Yang, Zhiming Lin, Zetao Liao, Jun Qi, Qing Lv, Ling Wang, Yi Li, Astrid Irwanto, Ching‐Yu Cheng, Xiaoran Chai, Chiea Chuen Khor, Chew‐Kiat Heng, Woon‐Puay Koh, Jian‐Min Yuan, Jin‐Xin Bei, Furen Zhang, Xuejun Zhang, Yixin Zeng, Yan Shen, Jianjun Liu, Jieruo Gu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthSun Yat-sen University Cancer CenterScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceState Key Laboratory of Oncology in South ChinaPeking Union Medical CollegeGraduate School of Public Health, University of PittsburghAgency for Science, Technology and ResearchHuashan HospitalChinese Academy of Medical SciencesFudan UniversityGenome Institute of SingaporeMedical Research CouncilUniversity of PittsburghNational Research Foundation SingaporeShandong First Medical UniversitySun Yat-sen UniversityNational Medical Research CouncilNational Research FoundationShandong Academy of Medical SciencesNational Supercomputer Centre in GuangzhouAnhui Medical UniversityDuke-NUS Medical SchoolNational University Health System
Mots-clésSNPSingle-nucleotide polymorphismGeneticsImputation (statistics)BiologyEpistasisGenetic associationHan chineseHuman leukocyte antigenGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To present a systematic evaluation of 47 non-MHC ankylosing spondylitis (AS) susceptibility loci that have been initially discovered through white genome-wide association studies in Han Chinese. Methods. Originally, 10,743 samples representing north and south Chinese in 4 datasets were obtained. After data quality control and imputation, metaanalysis results of 94,621 variants within 47 loci were extracted. Four ERAP1 single-nucleotide polymorphisms (SNP) and HLA-B27 tag SNP rs13202464 were used for interaction analysis. Population-attributable risk percentages of AS-associated variants were compared. Functional annotations of AS-associated variants were conducted using HaploReg, RegulomeDB, and rVarBase databases. Results. We revealed 16 AS-associated variants with nominal evidence in Han Chinese, including rs10865331 (p = 6.30 × 10−10), rs10050860 (p = 4.09 × 10−5) and rs8070463 (p = 1.03 × 10−4). Potential susceptible SNP within these 47 loci were also identified, such as rs13024541 (2p15), rs17401719 (5q15), and rs62074054 (17q21). Epistatic interactions between 3 ERAP1 SNP (rs17401719, rs30187, and rs10050860) and HLA-B27 were confirmed. Among the 16 AS-associated variants, rs30187 showed weaker risk effect, while rs10050860 and rs12504282 seemed to attribute more risk in Han Chinese than in whites. Further genomic annotation pinpointed 35 candidate functional SNP, especially in the 2p15, ERAP1, and NPEPPS-TBKBP1 regions. Conclusion. Our results provided a detailed spectrum of all the reported non-MHC AS susceptibility loci in Han Chinese, which comprehensively exhibited the ethnic heterogeneity of AS susceptibility and highlighted that 2p15, ERAP1, and NPEPPS-TBKBP1 regions may play a critical role in AS pathogenesis across diverse populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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