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Enregistrement W2979907850 · doi:10.1182/blood.v122.21.3111.3111

A Meta-Analysis Of Genome-Wide Association Studies Of Multiple Myeloma In Cases and Controls Of European Origin Identifies a Risk Locus In 12q23.1

2013· article· en· W2979907850 sur OpenAlexaff
Kristin A. Rand, Nicola J. Camp, Alessandro Di Martino, Eric Déan, Daniel Serie, Christopher K. Edlund, Donglei Hu, Karen Curtin, Scott Huntsman, David Van Den Berg, Anneclaire De Roos, Elizabeth E. Brown, Graham G. Giles, John J. Spinelli, Sikander Ailawadhi, Brenda M. Birmann, Angela Brooks‐Wilson, Richard K. Severson, Paige M. Bracci, Mulugeta Gebregziabher, Michael H. Tomasson, Ann Mohrbacher, Guido Tricot, Daniele Campa, Thomas G. Martin, Brian E. Henderson, Maurizio Zangari, Nathaniel Rothman, Stephen J. Chanock, Shaji Kumar, Laurence N. Kolonel, Jeffrey L. Wolf, Graham A. Colditz, S. Vincent Rajkumar, Nikhil C. Munshi, Kenneth C. Anderson, Christopher Haiman, David V. Conti, Federico Canzian, Celine M. Vachon, Elad Ziv, Wendy Cozen

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studyBiologySingle-nucleotide polymorphismPopulation stratificationGeneticsGenetic associationLinkage disequilibriumImputation (statistics)Meta-analysisSNPCase-control studyPopulationGenotypeMedicineGeneInternal medicineMissing data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The 2-3 fold excess risk of multiple myeloma (MM) among family members of cases suggests a heritable contribution to risk. Recently, a genome-wide association study (GWAS) identified two genome-wide significant and one promising novel loci associated with multiple myeloma risk. To confirm these associations and identify additional novel risk loci, we performed a four-center, genome-wide association meta-analysis. Methods A fixed effects model was used for the meta-analysis which included a total of 1248 cases and 1485 controls, all of European descent, genotyped and analyzed at four separate centers with samples contributed by 10 studies. After quality control and imputation using the 1000 Genomes Project, the analysis included ∼9.5 million variants (λ=1.024). Associations between (single nucleotide polymorphisms) SNP genotypes and MM risk were evaluated under a log-additive model of inheritance, with each study adjusting for age, sex, and up to 10 principal components to control for population stratification. Promising results were replicated in an independent set of 1587 cases and 1770 controls using TaqMan, for a total of 2835 and 3255 cases and controls, respectively, in a combined meta-analysis. Results The discovery meta-analysis did not reveal any genome-wide significant associations (defined as p<5 x 10-8). We used a novel pruning algorithm to identify the top 35 most promising single nucleotide polymorphisms (SNPs) to advance to replication. We successfully genotyped 22 SNPs in the replication set. In the combined discovery and replication meta-analysis, rs1345359 at 12q23.1 was the most strongly associated SNP (P=9 x 10-8, Table 1). The variant allele C was associated with reduced risk (odds ratio discovery set [OR]= 0.69, OR replication set = 0.78, OR combined = 0.74). A second locus at 20q13.2 (rs150220835), was associated with a two-fold increased risk (P=1.22 x 10-6), a borderline increased risk (P=0.0900) and 45% increased risk (P=2.44 X 10-5) in the discovery, replication, and combined analysis sets respectively (Table 1). We also confirmed the association between MM risk and two previously published SNPs (rs4487645, p=0.0007and rs105251, p=0.0044) (Broderick et al., Nat. Genet., 2011). The third previously suggested SNP (rs6746082) was of nominal significance (p=0.0517) in the meta-analysis. Discussion We confirmed the association between MM risk and two previously published SNPs and identified a possible association with a novel SNP in chromosome 12q23.1 (rs1345359). This SNP is not located in a gene nor associated with biofeatures in ENCODE, thus further examination of correlated SNPs is necessary to identify a functional SNP linked to this locus. We also found suggestive evidence for a second locus at 20q13.2 requiring additional replication. Larger studies would improve risk variant discovery for this rare hematologic malignancy. Disclosures: Wolf: Celgene: Honoraria, Research Funding; Millenium: Honoraria; Onyx: Honoraria. Anderson:Celgene, Millennium, BMS, Onyx: Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees; Acetylon, Oncopep: Scientific Founder , Scientific Founder Other.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,030
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2013
Routes d'admission1
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