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Enregistrement W3016050178 · doi:10.1371/journal.pgen.1008629

A missense variant in Mitochondrial Amidoxime Reducing Component 1 gene and protection against liver disease

2020· article· en· W3016050178 sur OpenAlexaff
Connor A. Emdin, Mary E. Haas, Amit V. Khera, Krishna G. Aragam, Mark Chaffin, Derek Klarin, George Hindy, Lan Jiang, Wei‐Qi Wei, QiPing Feng, Juha Karjalainen, Aki S. Havulinna, Tuomo Kiiskinen, Alexander G. Bick, Diego Ardissino, James G. Wilson, Heribert Schunkert, Ruth McPherson, Hugh Watkins, Roberto Elosúa, Matthew J. Bown, Nilesh J. Samani, Usman Baber, Jeanette Erdmann, Namrata Gupta, John Danesh, Danish Saleheen, Kyong‐Mi Chang, Marijana Vujković, Benjamin F. Voight, Scott M. Damrauer, Julie A. Lynch, David E. Kaplan, Marina Serper, Philip S. Tsao, Josep M. Mercader, Craig L. Hanis, Mark J. Daly, Joshua C. Denny, Stacey Gabriel, Sekar Kathiresan

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthBayer HealthCareBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of General Medical SciencesSanofi
Mots-clésMissense mutationCirrhosisBiologyHepatologyInternal medicineLiver diseaseFatty liverAlanine transaminaseEndocrinologyGastroenterologyGeneDiseaseGeneticsMedicineBiochemistryMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyzing 12,361 all-cause cirrhosis cases and 790,095 controls from eight cohorts, we identify a common missense variant in the Mitochondrial Amidoxime Reducing Component 1 gene (MARC1 p.A165T) that associates with protection from all-cause cirrhosis (OR 0.91, p = 2.3*10-11). This same variant also associates with lower levels of hepatic fat on computed tomographic imaging and lower odds of physician-diagnosed fatty liver as well as lower blood levels of alanine transaminase (-0.025 SD, 3.7*10-43), alkaline phosphatase (-0.025 SD, 1.2*10-37), total cholesterol (-0.030 SD, p = 1.9*10-36) and LDL cholesterol (-0.027 SD, p = 5.1*10-30) levels. We identified a series of additional MARC1 alleles (low-frequency missense p.M187K and rare protein-truncating p.R200Ter) that also associated with lower cholesterol levels, liver enzyme levels and reduced risk of cirrhosis (0 cirrhosis cases for 238 R200Ter carriers versus 17,046 cases of cirrhosis among 759,027 non-carriers, p = 0.04) suggesting that deficiency of the MARC1 enzyme may lower blood cholesterol levels and protect against cirrhosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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

Citations168
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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