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Enregistrement W3215532971 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.13644

Abstract 13644: Depict Analysis Suggests Enrichment of Heart Valve Tissue Expression in African Rheumatic Heart Disease Patients From the RHDGen GWAS Study Cohort

2021· article· en· W3215532971 sur OpenAlexaff
Tafadzwa Machipisa, Michael Chong, Guillaume Paré, Mark E. Engel

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studyMedicineHeart diseaseGenetic associationLocus (genetics)GeneticsInternal medicineSingle-nucleotide polymorphismBiologyGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Rheumatic heart disease (RHD) is a sequela of rheumatic fever that results in permanent heart valve damage. While it remains the primary cause of cardiac surgery in Africa, its pathophysiology is poorly understood.Genome-wide association studies (GWASs) are ‘hypothesis-free’, genetic discovery tools for common complex diseases. Recently, our African GWAS of RHD susceptibility uncovered a novel locus (11q24.1; OR=1.63; 95% CI, 1.38-1.94; P=4.36x10 -8 ) which may explain the disproportionate burden in Africans.Here we further report secondary analyses investigating tissue type expression enrichment among suggestively associated loci, to elucidate the underlying biological processes involved in RHD susceptibility. Aims and Objectives: This study sought to identify tissue types enriched in gene-set analyses associated with RHD GWAS susceptibility data in Africans. Methods: A multicenter, ethnically matched case-control GWAS was performed in 2,548 RHD cases and 2,261 controls, from eight African countries. All 4,809 participants were assessed according to the 2012 World Heart Federation (WHF) criteria for echocardiographic diagnosis of RHD. After cleaning, the GWAS data were stratified by ethnicity and an association test was run via mixed linear models in GCTA that adjusted for gender, chip type and the first ten principal components. Using the resulting GWAS summary statistics suggestive loci (P<1x10 -5 ), we conducted secondary analyses in DEPICT (Data-driven Expression Prioritized Integration for Complex Traits) to test for association with RHD and its related traits and tissues, to validate the GWAS findings. Results: DEPICT indicated promising and biologically relevant results; the most enriched tissues were heart valves (p=2.47x10 -3 ; False Discovery Rate (FDR)=<0.20). Discussion and Conclusion: Our results indicate that genetic susceptibility to RHD may involve perturbed gene expression signatures characteristic of heart valves, known for their pathogenic involvement in RHD development. Future larger studies are warranted to identify the specific genes involved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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