Electronic Health Record-Based Genome-Wide Meta-Analysis Identifies New Susceptibility Loci for Non-Alcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».