Integrative Omics Reveal Novel Protein Targets For Chronic Obstructive Pulmonary Disease Biomarker Discovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Large genome-wide association studies (GWAS) and other genetic studies have revealed genetic loci that are associated with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). However, the proteins responsible for COPD pathogenesis remain elusive. We used integrative-omics by combining genetics of lung function and COPD with genetics of proteome to identify proteins underlying lung function variation and COPD risk. Methods We used summary statistics from the GWAS of human plasma proteome from the INTERVAL cohort (n=3,301) and integrated these data with lung function GWAS results from the UK Biobank cohorts (n=400,102) and COPD GWAS results from the ICGC cohort (35,735 cases and 222,076 controls). We performed in parallel: a proteome-wide Bayesian colocalization, and a proteome-wide Mendelian Randomization (MR) analyses. Next, we selected proteins that colocalized with lung function and/or COPD risk and explored their causal association with lung function and/or COPD using MR analysis ( P < 0 . 05 ). Results We found 537, 607, and 250 proteins that colocalized with force expiratory volume in one second (FEV 1 ), FEV 1 /forced vital capacity (FVC), or COPD risk, respectively. Of these, 1,051 were unique proteins. The sRAGE protein demonstrated the strongest colocalization with FEV 1 /FVC and COPD risk, while QSOX2, FAM3D and F177A proteins had the strongest associations with FEV 1 . Of these, 37 proteins that colocalized with lung function and/or COPD, also had a significant causal association. These included proteins such as PDE4D, QSOX2 and RGAP1, amongst others. Conclusion Integrative-omics reveals new proteins related to lung function. These proteins may play important roles in the pathogenesis of COPD.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».