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Enregistrement W3014374922 · doi:10.1101/2020.04.03.023804

Genomic evaluation of circulating proteins for drug target characterisation and precision medicine

2020· preprint· en· W3014374922 sur OpenAlexaff
Lasse Folkersen, Stefan Gustafsson, Qin Wang, Daniel Hvidberg Hansen, Åsa K. Hedman, Andrew J. Schork, Karen Page, Daria V. Zhernakova, Yang Wu, James E. Peters, Niclas Ericsson, Sarah E. Bergen, Thibaud Boutin, Andrew D. Bretherick, Stefan Enroth, A Kalnapenkis, Jesper R. Gådin, Bianca E Suur, Yan Chen, Ljubica Matic, Jeremy D. Gale, Julie Lee, Weidong Zhang, Amira Quazi, Mika Ala‐Korpela, Seung Hoan Choi, Annique Claringbould, John Danesh, Federico De Masi, Sölve Elmståhl, Gunnar Engström, Eric B. Fauman, Céline Fernandez, Lude Franke, Paul W. Franks, Vilmantas Giedraitis, Chris Haley, Anders Hamsten, Andrés Ingason, Åsa Johansson, Peter K. Joshi, Lars Lind, Cecilia M. Lindgren, Steven A. Lubitz, Tom Palmer, Erin Macdonald-Dunlop, Martin Magnusson, Olle Melander, Karl Michaëlsson, Andrew P. Morris, Reedik Mägi, Michael W. Nagle, Peter M. Nilsson, Jan Nilsson, Marju Orho‐Melander, Ozren Polašek, Bram P. Prins, Erik Pålsson, Ting Qi, Marketa Sjögren, Johan Sundström, Praveen Surendran, Urmo Võsa, Thomas Werge, Rasmus Wernersson, Harm-Jan Westra, Jian Yang, Alexandra Zhernakova, Johan Ärnlöv, Jingyuan Fu, Gustav Smith, Tõnu Esko, Caroline Hayward, Ulf Gyllensten, Mikael Landén, Agneta Siegbahn, Jim Wilson, Lars Wallentin, Adam S. Butterworth, Michael V. Holmes, Erik Ingelsson, Anders Mälarstig

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMendelian randomizationPrecision medicineComputational biologyDiseaseBiologyQuantitative trait locusDrugGeneGeneticsMedicineBioinformaticsPharmacologyGenetic variantsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Circulating proteins are vital in human health and disease and are frequently used as biomarkers for clinical decision-making or as targets for pharmacological intervention. By mapping and replicating protein quantitative trait loci (pQTL) for 90 cardiovascular proteins in over 30,000 individuals, we identified 467 pQTLs for 85 proteins. The pQTLs were used in combination with other sources of information to evaluate known drug targets, and suggest new target candidates or repositioning opportunities, underpinned by a) causality assessment using Mendelian randomization, b) pathway mapping using trans -pQTL gene assignments, and c) protein-centric polygenic risk scores enabling matching of plausible target mechanisms to sub-groups of individuals enabling precision medicine.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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