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Enregistrement W3009418814 · doi:10.17863/cam.35498

Meta-analysis of up to 622,409 individuals identifies 40 novel smoking behaviour associated genetic loci

2018· article· en· W3009418814 sur OpenAlexaff
A. Mesut Erzurumluoglu, Mengzhen Liu, Victoria E. Jackson, Daniel R. Barnes, Gargi Datta, Carl Melbourne, Robin Young, Chiara Batini, Tao Jiang, Sheikh Daud Adnan, Saima Afaq, Arpana Agrawal, Elisabeth Altmaier, Antonis C. Antoniou, Folkert W. Asselbergs, Clemens Baumbach, Laura Bierut, Sarah Bertelsen, Michael Boehnke, Michiel L. Bots, David M. Brazel, John C. Chambers, Jenny C. Chang, Chu Chen, Janie Corley, Yi‐Ling Chou, Sean P. David, Rudolf A. de Boer, Christiaan de Leeuw, Joe Dennis, Anna F. Dominiczak, Alison M. Dunning, Douglas F. Easton, Charles B. Eaton, Jessica D. Faul, Tatiana Foroud, Alison Goate, Hans J. Grabe, Jeff Haessler, Christopher A. Haiman, Göran Hallmans, Anke R. Hammerschlag, Sarah E. Harris, Andrew T. Hattersley, Andrew C. Heath, Chris Hsu, William G. Iacono, Stavroula Kanoni, Manav Kapoor, Jaakko Kaprio, Sharon L. R. Kardia, Fredrik Karpe, Jukka Kontto, Jaspal S. Kooner, Charles Kooperberg, Kari Kuulasmaa, Markku Laakso, Dongbing Lai, Claudia Langenberg, Nhung Le, Guillaume Lettre, Anu Loukola, Jian’an Luan, Pamela A. F. Madden, Massimo Mangino, Riccardo E. Marioni, Eirini Marouli, Jonathan Marten, Matt McGue, Kyriaki Michailidou, Evelin Mihailov, Alireza Moayyeri, Marie Moitry, Martina Müller‐Nurasyid, Aliya Naheed, Matthias Nauck, Matthew Neville, Kari E. North, Markus Perola, Paul D.P. Pharoah, Giorgio Pistis, Tinca J. C. Polderman, Daniëlle Posthuma, Beenish Qaiser, Alex P. Reiner, Frida Renström, John P. Rice, Rebecca Rohde, Olov Rolandsson, Nilesh J. Samani, Maria Samuel, David Schlessinger

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationCancer Research UK
Mots-clésGeneticsBiologyComputational biologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Smoking is a major heritable and modifiable risk factor for many diseases, including cancer, common respiratory disorders and cardiovascular diseases. Fourteen genetic loci have previously been associated with smoking behaviour-related traits. We tested up to 235,116 single nucleotide variants (SNVs) on the exome-array for association with smoking initiation, cigarettes per day, pack-years, and smoking cessation in a fixed effects meta-analysis of up to 61 studies (up to 346,813 participants). In a subset of 112,811 participants, a further one million SNVs were also genotyped and tested for association with the four smoking behaviour traits. SNV-trait associations with P < 5 × 10 −8 in either analysis were taken forward for replication in up to 275,596 independent participants from UK Biobank. Lastly, a meta-analysis of the discovery and replication studies was performed. Sixteen SNVs were associated with at least one of the smoking behaviour traits ( P < 5 × 10 −8 ) in the discovery samples. Ten novel SNVs, including rs12616219 near TMEM182 , were followed-up and five of them (rs462779 in REV3L , rs12780116 in CNNM2 , rs1190736 in GPR101 , rs11539157 in PJA1 , and rs12616219 near TMEM182 ) replicated at a Bonferroni significance threshold ( P < 4.5 × 10 −3 ) with consistent direction of effect. A further 35 SNVs were associated with smoking behaviour traits in the discovery plus replication meta-analysis (up to 622,409 participants) including a rare SNV, rs150493199, in CCDC141 and two low-frequency SNVs in CEP350 and HDGFRP2 . Functional follow-up implied that decreased expression of REV3L may lower the probability of smoking initiation. The novel loci will facilitate understanding the genetic aetiology of smoking behaviour and may lead to the identification of potential drug targets for smoking prevention and/or cessation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,029
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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