Genetics of Smoking Behaviors in American Indians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The smoking behavior of American Indians (AI) differs from that of non-Hispanic whites (NHW). Typically light smokers, cessation interventions in AIs are generally less effective. To develop more effective cessation programs for AIs, clinicians, researchers, and public health workers need a better understanding of the genetic factors involved in their smoking behavior. Our aim was to assess whether SNPs associated with smoking behavior in NHWs are also associated with smoking in AIs. Methods: We collected questionnaire data on smoking behaviors and analyzed blood and saliva samples from two Tribal populations with dramatically different cultures and smoking prevalence, one in the Northern Plains (n = 323) and the other in the Southwest (n = 176). A total of 384 SNPs were genotyped using an Illumina custom GoldenGate platform. Samples were also assessed for cotinine and 3-hydroxycotinine as markers of nicotine intake and nicotine metabolite ratio. Results: Among 499 participants, we identified, in the Northern Plains sample only, a variant of the gamma-aminobutyric acid receptor subunit alpha-2 (GABRA2) (rs2119767) on chromosome 4p that was associated with many of the intake biomarkers of smoking we examined, suggesting a role for this gene in modifying smoking behavior in this population. We also identified three SNPs, in the Southwest sample only, as significant correlates of only cigarettes per day: rs4274224, rs4245147 (both dopamine receptor D2 gene), and rs1386493 (tryptophan hydroxylase 2 gene). Conclusions: The contribution of many genes known to underlie smoking behaviors in NHWs may differ in AIs. Impact: Once validated, these variants could be useful in developing more effective cessation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».