Discovery of rare variants associated with blood pressure regulation through meta-analysis of 1.3 million individuals
Notice bibliographique
Résumé
ncreased blood pressure (BP) is a major risk factor for cardiovascular disease (CVD) and related disability worldwide 1 . Its complications are estimated to account for ~10.7 million premature deaths annually 1 . Genome-wide association studies (GWAS) and exome array-wide association studies (EAWAS) have identified over 1,000 BP-associated single-nucleotide variants (SNVs) 2-19 for this complex, heritable, polygenic trait. The majority of these are common SNVs (minor allele frequency (MAF) > 0.05) with small effects on BP. Most reported associations involve noncoding SNVs, and due to linkage disequilibrium (LD) between common variants, these studies provide limited insights into the specific causal genes through which their effects are mediated. The exome array was designed to facilitate analyses of rare coding variants (MAF 0.01) with potential functional consequences. Over 80% of SNVs on the array are rare, ~6% are low frequency (0.01 < MAF 0.05), and ~80% are missense, that is, the variants implicate a candidate causal gene through changes to the amino acid sequence. Previously, using the exome array, we identified four BP loci with rare-variant associations (RBM47, COL21A1, RRAS and DBH) These findings confirmed the utility of rare-variant studies for identifying potential causal genes. These rare-variant associations had larger effects on BP (typically ~1.5 mm Hg per minor allele) than common variants identified by previous studies (typically ~0.5 mm Hg per minor allele), many of which had power to detect common variants with large effects. Here, we combine the studies from our previous two exome array reports with additional studies, including the UK Biobank (UKBB) study, to analyze up to ~1.32 million participants and investigate the role of rare SNVs in BP regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».