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Enregistrement W3080183763 · doi:10.1158/1055-9965.epi-20-0026

Genetics of Smoking Behaviors in American Indians

2020· article· en· W3080183763 sur OpenAlexafffund
Jeffrey A. Henderson, Dedra Buchwald, Barbara V. Howard, Patricia Nez Henderson, Yafang Li, Rachel F. Tyndale, Christopher I. Amos, Olga Y. Gorlova

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésCotinineNicotineSmoking cessationSingle-nucleotide polymorphismMedicinePopulationPsychological interventionGeneticsDemographyGenotypeEnvironmental healthGeneBiologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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