Mendelian randomization analysis identified genes potentially pleiotropically associated with periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
To prioritize genes that were pleiotropically or potentially causally associated with periodontitis. We applied the summary data-based Mendelian randomization (SMR) method integrating genome-wide association study (GWAS) for periodontitis and expression quantitative trait loci (eQTL) data to identify genes that were pleiotropically associated with periodontitis. We performed separate SMR analysis using CAGE eQTL data and GTEx eQTL data. SMR analysis were done for participants of European and East Asian ancestries, separately. We identified multiple genes showing pleiotropic association with periodontitis in participants of European ancestry and participants of East Asian ancestry. PDCD2 (corresponding probe: ILMN_1758915) was the top hit showing pleotropic association with periodontitis in the participants of European ancestry using CAGE eQTL data, and BX093763 (corresponding probe: ILMN_1899903) and AC104135.3 (corresponding probe: ENSG00000204792.2) were the top hits in the participants of East Asian ancestry using CAGE eQTL data and GTEx eQTL data, respectively. We identified multiple genes that may be involved in the pathogenesis of periodontitis in participants of European ancestry and participants of East Asian ancestry. Our findings provided important leads to a better understanding of the mechanisms underlying periodontitis and revealed potential therapeutic targets for the effective treatment of periodontitis.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».