Intersecting Genetics of Frailty and Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the genetic correlates of physical frailty and sarcopenia, focusing on single nucleotide polymorphisms (SNPs) in genome-wide association studies (GWAS), and to explore the genetic overlap of frailty with cardiovascular disease (CVD) and its risk factors. METHODS: PubMed was systematically searched for GWAS studies investigating the association between SNPs and objective measures of physical frailty or sarcopenia. SNPs were retained if they were associated with one of the phenotypes of interest by a p-value of 5.0x10-8 or less. RESULTS: Ten studies were included, with a total of 237 SNPs in 181 genes being associated with physical frailty or sarcopenia; as measured by handgrip strength or lean (muscle) mass. These genes were cross-referenced in the GWAS Catalog, and many of them were found to be associated with CVD or metabolic syndrome. CONCLUSIONS: Evidence from GWAS has shown that frailty is associated with common genetic polymorphisms. Many of these polymorphisms have been implicated in CVD, supporting the hypothesis of a shared pathophysiology between these entities. Future studies are eagerly anticipated to map out the mechanistic links and discover therapeutic targets and novel biomarkers for frailty.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».