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Enregistrement W3166861630 · doi:10.82308/28814

Studying complex traits in the post-GWAS era: application to asthma and allergy-related traits

2018· article· en· W3166861630 sur OpenAlexfundno aff
Andréanne Morin

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéKnut och Alice Wallenbergs StiftelseCanadian Institutes of Health ResearchTekes
Mots-clésGenome-wide association studyAsthmaMedicineGeneticsBiologyImmunologySingle-nucleotide polymorphismGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few years, genome-wide association studies (GWAS) allowed to identify a largenumber of common variants associated with multiple complex traits. These studies were a greattool that really helped understanding the genetic basis of a large number of diseases allowing toidentify new pathways, better understand disease mechanisms and even pinpoint potential drugtargets. However, most of the SNP identified were located in the non-coding region of thegenome (~90%) and mainly had small effect size. Additionally, even the largest meta-analysiscombining thousands of samples could not explain most of the diseases heritability. This forcedthe research community to develop new strategies and tools to complement GWAS findings. Inthis thesis, we explored some of these strategies to study asthma and allergy-related traits. Thesediseases are highly heterogeneous, having important genetic and environmental components.They affect millions of people around the world resulting in many deaths and consist animportant economic burden. We used two strategies to understand the genetic basis of thesediseases: 1) exploring the impact of rare and low-frequency variants and 2) using DNAmethylation data to understand the functional impact of SNPs. We first developed a customcapture panel to assess both coding and non-coding rare and low-frequency regulatory variants toexplore their impact on autoimmune and inflammatory complex traits. We applied it to a familialasthma cohort from a founder population and identified three novel genes associated with relatedtraits (serum IgE levels and eosinophil percentage). We also used DNA methylation data tocomplement our findings as well as to identify new genes associated with allergic rhinitis. Theresults presented in this thesis represent a good example on how to learn from GWAS findingsand go beyond them to understand the genetic basis of complex traits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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