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Enregistrement W3157193403 · doi:10.1210/jendso/bvab048.1024

Electronic Health Record-Based Genome-Wide Meta-Analysis Identifies New Susceptibility Loci for Non-Alcoholic Fatty Liver Disease

2021· article· en· W3157193403 sur OpenAlexaff
Nooshin Ghodsian, Erik Abner, Émilie Gobeil, Nele Taba, Alexis St- Amand, Nicolas Perrot, Christian Couture, Yohan Bossé, Patricia L. Mitchell, Marie‐Claude Vohl, Sébastien Thériault, André Tchernof, Tõnu Esko, Patrick Mathieu, Benoît J. Arsenault

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studyMendelian randomizationSingle-nucleotide polymorphismFatty liverGenetic associationDiseaseGeneticsBiologyBioinformaticsMedicineGeneInternal medicineGenotypeGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most prevalent form of liver disease. Observational studies documented associations of NAFLD with several chronic and infectious diseases but whether these associations underlie causal effects is unknown. The molecular mechanisms and genetic architecture of NAFLD are poorly understood. Our objectives were to identify genetic loci associated with NAFLD and determine whether the presence of NAFLD was causally associated with human diseases. Methods: We created a NAFLD genetic instrument through the identification of independent single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with NAFLD in a meta-analysis of genome-wide association study (GWAS) (6715 cases and 682,748 controls). Using inverse-variance weighted Mendelian Randomization (MR), we investigated the impact of NAFLD on human disease-related phenotypes in the UK Biobank and FinnGen cohorts as well as in the COVID-19 host genetics initiative. Results: We first performed a GWAS meta-analysis of four cohorts and found variants significantly associated with NAFLD (p<5.0E-8) at six genetic loci (MTARC1, GCKR, TRIB1, LMO3, SUGP1 [TM6SF2] and PNPLA3). Using a risk factor informed Bayesian approach (bGWAS), we identify variants at three additional loci (LPL, FTO, and APOE). To determine if the association between NAFLD and human diseases shows evidence of causality, we performed MR across the human disease-related phenome (>800 diseases) using a genetic instrument for NAFLD. Results of these analyses suggest that NAFLD was not causally associated with diseases outside the spectrum of liver diseases. We also found no causal association between genetically predicted NAFLD and COVID-19-related outcomes. Conclusions: This study identified several new genetic loci associated with NAFLD. NAFLD was not causally associated with diseases outside those of the spectrum of liver diseases. This finding suggests that the resolution of NAFLD might not prevent other diseases previously associated with NAFLD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,009
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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