Evaluating Polygenic Risk Scores in “Lone” Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background Polygenic scores incorporating varying numbers of single nucleotide polymorphisms (SNPs) have been demonstrated to exert a prominent role in atrial fibrillation (AF). We sought to compare the relative discriminatory capacities of 2 previously validated polygenic scores in "lone" AF. Methods A total of 186 lone AF cases of European ancestry underwent SNP genotyping. A genome-wide polygenic score (GPS) and polygenic risk score (PRS) involving 6,730,541 and 1168 SNPs, respectively, were calculated for 186 cases and 423 controls of European ancestry from the 1000 Genomes (1KG) Project. The distribution of the polygenic scores was compared between the cases and controls and their discriminatory capacities were evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves. Results A total of 34.4% of patients with lone AF had GPS scores greater than the top 10th percentile of 1KG controls, corresponding to a 4.64-fold increased odds (95% confidence interval [CI], 2.99-7.18; P < 0.001) for AF. A PRS score in the top 10th percentile of 1KG controls was observed in 26.3% of cases, which equated to a 3.16-fold increased odds (95% CI, 2.01-4.98; P < 0.001) for AF. Comparison of C-statistics from ROC curves indicated improved discriminatory capacity of the GPS (0.76) relative to the PRS (0.70) ( P = 0.002). Conclusions Our study evaluating 2 polygenic scores for AF suggests that the GPS, containing more than 6.7 million SNPs, exhibits an improved discriminatory capacity in lone AF compared with a PRS possessing 1168 SNPs. Our findings suggest that genetic risk scores for AF that maximally leverage genomic data may provide improved predictive power.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».