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Enregistrement W4229025728 · doi:10.1186/s12931-022-02031-8

Effect of traffic-related air pollution on cough in adults with polymorphisms in several cough-related genes

2022· letter· en· W4229025728 sur OpenAlexafffund
Michael K. Yoon, Min Hyung Ryu, Ryan D. Huff, Maria G. Belvisi, John A. Smith, Chris Carlsten

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory and Cough-Related Research
Établissements canadiensStornoway Diamond (Canada)Vancouver General HospitalVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchWorkSafe VictoriaReseau canadien de recherche respiratoireCanada Research Chairs
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismMedicineChronic coughDiesel exhaustRespiratory systemAir pollutionImmunologyInternal medicineGeneGenotypeAsthmaGeneticsBiologyDiesel fuelChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With prevalent global air pollution, individuals with certain genetic predispositions and sensitivities are at of higher risk of developing respiratory symptoms including chronic cough. Studies to date have relied on patient-filled questionnaires in epidemiological studies to evaluate the gene-by-environment interactions. In a controlled human exposure study, we evaluated whether genetic risk score (GRS) based on cough-related single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are associated with a cough count over 24 h post-exposure to diesel exhaust (DE), a model for traffic-related air pollution. DE is a mixture of several known air pollutants including PM 2.5 , CO, NO, NO 2 , and volatile organic compounds. Under closely observed circumstances, we determined that GRS constructed from 7 SNPs related to TRPA1, TRPV1, and NK-2R were correlated with cough count. Selection of channels were based on prior knowledge that SNPs in these channels lead to acute airway inflammation as a result of their increased sensitivity to particulate matter. We performed a linear regression analysis and found a significant, positive correlation between GRS and cough count following DE exposure (p = 0.002, R 2 = 0.61) and filtered air (FA) exposure (p = 0.028, R 2 = 0.37). Although that correlation was stronger for DE than for FA, we found no significant exposure-by-GRS interaction. In summary, cough-relevant GRS was associated with a higher 24 h cough count in a controlled setting, suggesting that individuals with a high GRS may be more susceptible to developing cough regardless of their exposure. The trend towards this susceptibility being more prominent in the context of traffic-related air pollution remains to be confirmed. Trial registration: ClinicalTrial.gov NCT02236039; NCT0223603. Registered on August 11, 2014, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02236039 .

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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