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Enregistrement W3027724762 · doi:10.1161/circulationaha.120.045956

Transethnic Genome-Wide Association Study Provides Insights in the Genetic Architecture and Heritability of Long QT Syndrome

2020· article· en· W3027724762 sur OpenAlexaff
Najim Lahrouchi, Rafik Tadros, Lia Crotti, Yuka Mizusawa, Pieter G. Postema, Leander Beekman, Roddy Walsh, Kanae Hasegawa, Julien Barc, Marko Ernsting, Kari L. Turkowski, Andrea Mazzanti, Britt M. Beckmann, Keiko Shimamoto, Ulla‐Britt Diamant, Yanushi D. Wijeyeratne, Yu Kucho, Tomas Robyns, Taisuke Ishikawa, Elena Arbelo, Michael Christiansen, Annika Winbo, Reza Jabbari, Steven A. Lubitz, Johannes Steinfurt, Boris Rudic, Bart Loeys, Moore B. Shoemaker, Peter Weeke, Ryan Pfeiffer, Brianna Davies, Antoine Andorin, Nynke Hofman, Federica Dagradi, Matteo Pedrazzini, David J. Tester, J. Martijn Bos, Georgia Sarquella‐Brugada, Óscar Campuzano, Pyotr G. Platonov, Birgit Stallmeyer, Sven Zumhagen, Eline A. Nannenberg, Jan H. Veldink, Leonard H. van den Berg, Ammar Al‐Chalabi, Christopher E. Shaw, Pamela J. Shaw, Karen Morrison, Peter M. Andersen, Martina Müller‐Nurasyid, Daniele Cusi, Cristina Barlassina, Pilar Galán, Mark Lathrop, Markus Munter, Thomas Werge, Marta Ribasés, Tin Aung, Chiea Chuen Khor, Mineo Ozaki, Peter Lichtner, Thomas Meitinger, J. Peter van Tintelen, Yvonne M. Hoedemaekers, Isabelle Denjoy, Antoine Leenhardt, Carlo Napolitano, Wataru Shimizu, Jean‐Jacques Schott, Jean‐Baptiste Gourraud, Takeru Makiyama, Seiko Ohno, Hideki Itoh, Andrew D. Krahn, Charles Antzelevitch, Dan M. Roden, Johan Saenen, Martin Borggrefe, Katja E. Odening, Patrick T. Ellinor, Jacob Tfelt‐Hansen, Jonathan R. Skinner, Maarten P. van den Berg, Morten S. Olesen, Josép Brugada, Ramón Brugada, Naomasa Makita, Jeroen Breckpot, Masao Yoshinaga, Elijah R. Behr, Annika Rydberg, Takeshi Aiba, Stefan Kääb, Silvia G. Priori, Pascale Guicheney, Hanno L. Tan, Christopher Newton‐Cheh, Michael Ackerman, Peter J. Schwartz, Eric Schulze‐Bahr, Vincent Probst, Minoru Horie, Arthur A.M. Wilde, Michael W.T. Tanck, Connie R. Bezzina

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesEuropean Social FundNational Heart, Lung, and Blood InstituteMünchner Zentrum für GesundheitswissenschaftenHelmholtz Zentrum MünchenEuropean Society of CardiologyInstituto de Salud Carlos IIINational Institute of General Medical SciencesH. Lundbeck A/SNovo NordiskHjärt-LungfondenLundbeckfondenFondation pour la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheFondation LeducqBritish Heart FoundationWellcome TrustEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchHeart Rhythm SocietyBroad InstituteEuropean CommissionFondation Maladies RaresPfizerJapan Agency for Medical Research and DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilBayerBristol-Myers Squibb
Mots-clésHeritabilityMedicineGenetic architectureGenome-wide association studyLong QT syndromeGenetic associationGeneticsAssociation (psychology)Single-nucleotide polymorphismQT intervalInternal medicineGenotypeGeneQuantitative trait locusBiologyPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Long QT syndrome (LQTS) is a rare genetic disorder and a major preventable cause of sudden cardiac death in the young. A causal rare genetic variant with large effect size is identified in up to 80% of probands (genotype positive) and cascade family screening shows incomplete penetrance of genetic variants. Furthermore, a proportion of cases meeting diagnostic criteria for LQTS remain genetically elusive despite genetic testing of established genes (genotype negative). These observations raise the possibility that common genetic variants with small effect size contribute to the clinical picture of LQTS. This study aimed to characterize and quantify the contribution of common genetic variation to LQTS disease susceptibility. Methods: We conducted genome-wide association studies followed by transethnic meta-analysis in 1656 unrelated patients with LQTS of European or Japanese ancestry and 9890 controls to identify susceptibility single nucleotide polymorphisms. We estimated the common variant heritability of LQTS and tested the genetic correlation between LQTS susceptibility and other cardiac traits. Furthermore, we tested the aggregate effect of the 68 single nucleotide polymorphisms previously associated with the QT-interval in the general population using a polygenic risk score. Results: Genome-wide association analysis identified 3 loci associated with LQTS at genome-wide statistical significance ( P <5×10 −8 ) near NOS1AP , KCNQ1 , and KLF12 , and 1 missense variant in KCNE1 (p.Asp85Asn) at the suggestive threshold ( P <10 −6 ). Heritability analyses showed that ≈15% of variance in overall LQTS susceptibility was attributable to common genetic variation ( h2SNP 0.148; standard error 0.019). LQTS susceptibility showed a strong genome-wide genetic correlation with the QT-interval in the general population (r g =0.40; P =3.2×10 −3 ). The polygenic risk score comprising common variants previously associated with the QT-interval in the general population was greater in LQTS cases compared with controls ( P <10−13), and it is notable that, among patients with LQTS, this polygenic risk score was greater in patients who were genotype negative compared with those who were genotype positive ( P <0.005). Conclusions: This work establishes an important role for common genetic variation in susceptibility to LQTS. We demonstrate overlap between genetic control of the QT-interval in the general population and genetic factors contributing to LQTS susceptibility. Using polygenic risk score analyses aggregating common genetic variants that modulate the QT-interval in the general population, we provide evidence for a polygenic architecture in genotype negative LQTS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations141
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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