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Enregistrement W4281673125 · doi:10.1371/journal.pone.0263459

Genetic association of ANRIL with susceptibility to Ischemic stroke: A comprehensive meta-analysis

2022· review· en· W4281673125 sur OpenAlexaboutno aff
Na Bai, Wei Liu, Tao Xiang, Qiang Zhou, Jun Pu, Jing Zhao, Danyang Luo, Xindong Liu, Hua Liu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Commission of Sichuan Province
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismMeta-analysisPublication biasMultiple comparisons problemFunnel plotGeneticsBiologyGenetic modelOdds ratioAlleleGenotypeBioinformaticsMedicineStatisticsInternal medicineMathematicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ischemic stroke (IS) is a complex polygenic disease with a strong genetic background. The relationship between the ANRIL (antisense non-coding RNA in the INK4 locus) in chromosome 9p21 region and IS has been reported across populations worldwide; however, these studies have yielded inconsistent results. The aim of this study is to clarify the types of single-nucleotide polymorphisms on the ANRIL locus associated with susceptibility to IS using meta-analysis and comprehensively assess the strength of the association. METHODS: Relevant studies were identified by comprehensive and systematic literature searches. The quality of each study was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Allele and genotype frequencies were extracted from each of the included studies. Odds ratios with corresponding 95% confidence intervals of combined analyses were calculated under three genetic models (allele frequency comparison, dominant model, and recessive model) using a random-effects or fixed-effects model. Heterogeneity was tested using the chi-square test based on the Cochran Q statistic and I2 metric, and subgroup analyses and a meta-regression model were used to explore sources of heterogeneity. The correction for multiple testing used the false discovery rate method proposed by Benjamini and Hochberg. The assessment of publication bias employed funnel plots and Egger's test. RESULTS: We identified 25 studies (15 SNPs, involving a total of 11,527 cases and 12,216 controls maximum) and performed a meta-analysis. Eight SNPs (rs10757274, rs10757278, rs2383206, rs1333040, rs1333049, rs1537378, rs4977574, and rs1004638) in ANRIL were significantly associated with IS risk. Six of these SNPs (rs10757274, rs10757278, rs2383206, rs1333040, rs1537378, and rs4977574) had a significant relationship to the large artery atherosclerosis subtype of IS. Two SNPs (rs2383206 and rs4977574) were associated with IS mainly in Asians, and three SNPs (rs10757274, rs1333040, and rs1333049) were associated with susceptibility to IS mainly in Caucasians. Sensitivity analyses confirmed the reliability of the original results. Ethnicity and individual studies may be the main sources of heterogeneity in ANRIL. CONCLUSIONS: Our results suggest that some single-nucleotide polymorphisms on the ANRIL locus may be associated with IS risk. Future studies with larger sample numbers are necessary to confirm this result. Additional functional analyses of causal effects of these polymorphisms on IS subtypes are also essential.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,048
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
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