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Enregistrement W4206369289 · doi:10.3410/f.13357299.14726686

Faculty Opinions recommendation of Deep resequencing of GWAS loci identifies independent rare variants associated with inflammatory bowel disease.

2011· dataset· en· W4206369289 sur OpenAlexaboutno aff
Sue Malcolm

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2011
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismMedicineAlleleNOD2Inflammatory bowel diseaseGenetic variantsOdds ratioGenotypingDiseaseGeneticsGeneInternal medicineCrohn's diseaseBiologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 1,000 susceptibility loci have been identified through genome-wide association studies (GWAS) of common variants; however, the specific genes and full allelic spectrum of causal variants underlying these findings have not yet been defined. Here we used pooled next-generation sequencing to study 56 genes from regions associated with Crohn's disease in 350 cases and 350 controls. Through follow-up genotyping of 70 rare and low-frequency protein-altering variants in nine independent case-control series (16,054 Crohn's disease cases, 12,153 ulcerative colitis cases and 17,575 healthy controls), we identified four additional independent risk factors in NOD2, two additional protective variants in IL23R, a highly significant association with a protective splice variant in CARD9 (P < 1 × 10(-16), odds ratio ≈ 0.29) and additional associations with coding variants in IL18RAP, CUL2, C1orf106, PTPN22 and MUC19. We extend the results of successful GWAS by identifying new, rare and probably functional variants that could aid functional experiments and predictive models. PMID: 21983784 Funding information This work was supported by: NIAID NIH HHS, United States Grant ID: U19 AI067152 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0600329 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: M01 RR000425-30S1 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062431 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062432-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062420 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062413 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062432 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0800675 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK083756 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P01 DK046763 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK086502 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P01-DK046763 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062429 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062423 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062431-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK063491 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK083756-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P30 DK043351-21 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01-DK062413 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R21-DK84554-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062420 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: R01 AI062773 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: M01 RR000425 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062420-06 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK060049 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: R01 AI062773-01A1 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: P01 AI065687 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062431 Chief Scientist Office, United Kingdom Grant ID: CZB/4/540 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062422-01 Chief Scientist Office, United Kingdom Grant ID: ETM/75 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P30 DK043351-18 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK83756 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: AI065687 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062422 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062429-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P30 DK063491 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062429 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK060049-08 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062423-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK064869 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062432 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK064869-01 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: AI067152 Canadian Institutes of Health Research, Canada Grant ID: 01038 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062423 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P30 DK063491-06 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK064869 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: RC1 DK086502-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R21 DK084554 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R21 DK084554-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P30 DK043351 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: U01 HG005923 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062413 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK062422 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: U54 HG003067 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK060049 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062413-08 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: HG005923 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: U01 DK062432-07 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: U01 HG005923-01 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: RC1 DK086502 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK043351 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: U54 HG003067-01 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: AI062773 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P01 DK046763-08 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: M01-RR00425 More Less keyboard_arrow_down

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5100,310

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2011
Routes d'admission1
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