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Enregistrement W3112768575 · doi:10.1101/2020.12.03.20242776

Genome-wide analysis of 944,133 individuals provides insights into the etiology of hemorrhoidal disease

2020· preprint· en· W3112768575 sur OpenAlexaff
Tenghao Zheng, David Ellinghaus, Simonas Juzėnas, François Cossais, Greta Burmeister, Gabriele Mayr, Isabella Friis Jørgensen, Maris Teder‐Laving, Anne Heidi Skogholt, Karina Banasik, Thomas Becker, Frank Bokelmann, Søren Brunak, Stephan Buch, Hartmut Clausnizer, Christian Datz, Frauke Degenhardt, Marek J. Doniec, Christian Erikstrup, Tõnu Esko, Michael Förster, Norbert Frey, Lars G. Fritsche, Maiken E. Gabrielsen, Tobias Gräßle, Andrea Gsur, Justus Groß, Jochen Hampe, Alexander Hendricks, Sebastian Hinz, Kristian Hveem, Johannes Jongen, Ralf Junker, Tom H. Karlsen, Georg Hemmrich‐Stanisak, Wolfgang Kruis, Juozas Kupčinskas, Tilman Laubert, Matthias Laudes, Fabian H. Leendertz, Wolfgang Lieb, Verena Limperger, Nikolaos Margetis, Kerstin Mätz‐Rensing, Christopher Georg Németh, Eivind Ness‐Jensen, Ulrike Nowak‐Göttl, Anita Pandit, Ole Birger Pedersen, H.-G. Peleikis, Kenneth Peuker, Cristina Leal Rodríguez, Malte Rühlemann, Bodo Schniewind, Martin Schulzky, Jurgita Skiecevičienė, Jürgen Tepel, Laurent F. Thomas, Florian Uellendahl-Werth, Henrik Ullum, Ilka Vogel, Henry Völzke, Lorenzo von Fersen, Witigo von Schoenfels, Brett Vanderwerff, Julia Wilking, Michael Wittig, Sebastian Zeißig, Myrko Zobel, Matthew Zawistowski, Vladimir Vacic, Olga V. Sazonova, Elizabeth S. Noblin, Thilo Wedel, Volker Kahlke, Clemens Schafmayer, Mauro D’Amato, André Franke

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNovo NordiskAustrian Science FundEuropean Regional Development FundHorizon 2020 Framework ProgrammeDeutsche ForschungsgemeinschaftVetenskapsrådetEesti TeadusagentuurTartu ÜlikoolDeutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung
Mots-clésEtiologyGenome-wide association studyHeritabilityBiologyDiseaseTranscriptomeExtracellular matrixPopulationGenetic architectureGeneticsGenetic associationGenetic predispositionBioinformaticsGenePathologyQuantitative trait locusMedicineGene expressionSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hemorrhoidal disease (HEM) affects a large fraction of the population but its etiology including suspected genetic predisposition is poorly understood. We conducted a GWAS meta-analysis of 218,920 HEM patients and 725,213 controls of European ancestry, demonstrating modest heritability and genetic correlation with several other diseases from the gastrointestinal, neuroaffective and cardiovascular domains. HEM polygenic risk scores validated in 180,435 individuals from independent datasets allowed the identification of those at risk and correlated with younger age of onset and recurrent surgery. We identified 102 independent HEM risk loci harboring genes whose expression is enriched in blood vessels and gastrointestinal tissues, and in pathways associated with smooth muscles, epithelial and endothelial development and morphogenesis. Network transcriptomic analyses of affected tissue from HEM patients highlighted HEM gene co-expression modules that are relevant to the development and integrity of the musculoskeletal and epidermal systems, and the organization of the extracellular matrix. We conclude HEM has a genetic component that predisposes to smooth muscle, epithelial and connective tissue dysfunction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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