The AGT Epistasis Pattern Proposed a Novel Role for ZBED9 In Regulating Blood Pressure: Tehran Cardiometabolic Genetic Study (TCGS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Backgroung: Hypertension is typically considered as the leading risk factor for cardiovascular disease. Epistasis studies may add another layer of complexity to our understanding of the genetic basis of hypertension. Methods: A nested case-control design was used on 4214 unrelated Tehran Cardiometabolic Genetic Study (TCGS) adults to evaluate 65 SNPs of previously associated genes, including ZBED9, AGT, and TNXB. The integrated effect of each gene was determined using the Sequence-based Kernel Association Test (SKAT). We used model-based multifactor dimension reduction (Mb-MDR) and entropy-based gene-gene interaction (IGENT) methods to determine interaction and epistasis patterns. Results: The integrated effect of each gene has a statistically significant association with blood pressure traits (P-value < 0.05). Single-locus analysis identified two missense variants in ZBED9 (rs450630) and AGT (rs4762) that are associated with hypertension. In the ZBED9 gene, significant local interactions were discovered. The G allele in rs450630 showed an antagonistic effect on hypertension, but interestingly, IGENT analysis revealed significant epistasis effects for different combinations of ZBED9, AGT, and TNXB loci. Conclusion: We discovered a novel interaction effect between a significant variant in an essential gene for hypertension (AGT) and a missense variant in ZBED9, which has shifted our focus to ZBED9's role in blood pressure regulation.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».