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Genetic loci and prioritization of genes for kidney function decline derived from a meta-analysis of 62 longitudinal genome-wide association studies
Mathias Gorski, Humaira Rasheed, Alexander Teumer, Laurent F. Thomas, Sarah E. Graham, Garðar Sveinbjörnsson, Thomas W. Winkler, Felix Günther, Klaus Stark, Jin Fang Chai, Bamidele O. Tayo, Matthias Wuttke, Yong Li, Adrienne Tin, Tarunveer S. Ahluwalia, Johan Ärnlöv, Bjørn Olav Åsvold, Stephan J. L. Bakker, Bernhard Banas, Nisha Bansal, Mary L. Biggs, Ginevra Biino, Michael Böhnke, Eric Boerwinkle, Erwin P. Böttinger, Hermann Brenner, Ben Brumpton, Robert J. Carroll, Layal Chaker, John Chalmers, Miao-Li Chee, Miao-Ling Chee, Ching‐Yu Cheng, Audrey Y. Chu, Marina Ciullo, Massimiliano Cocca, James P. Cook, Josef Coresh, Daniele Cusi, Martin H. de Borst, Frauke Degenhardt, Kai‐Uwe Eckardt, Karlhans Endlich, Michele K. Evans, Mary F. Feitosa, André Franke, Sandra Freitag‐Wolf, Christian Fuchsberger, Piyush Gampawar, Ron T. Gansevoort, Mohsen Ghanbari, Sahar Ghasemi, Vilmantas Giedraitis, Christian Gieger, Daníel F. Guðbjartsson, Stein Hallan, Pavel Hamet, Asahi Hishida, Kevin Ho, Edith Hofer, Bernd Holleczek, Hilma Hólm, Anselm Hoppmann, Katrin Horn, Nina Hutri‐Kähönen, Kristian Hveem, Shih‐Jen Hwang, M. Arfan Ikram, Navya Shilpa Josyula, Bettina Jung, Mika Kähönen, Irma Karabegović, Chiea Chuen Khor, Wolfgang Köenig, Holly Kramer, Bernhard K. Krämer, Brigitte Kühnel, Johanna Kuusisto, Markku Laakso, Leslie A. Lange, Terho Lehtimäki, Man Li, Wolfgang Lieb, Lars Lind, Cecilia M. Lindgren, Ruth J. F. Loos, Mary Ann Lukas, Leo‐Pekka Lyytikäinen, Anubha Mahajan, Pamela R. Matías‐García, Christa Meisinger, Thomas Meitinger, Olle Melander, Yuri Milaneschi, Pashupati P. Mishra, Nina Mononen, Andrew P. Morris, Josyf C. Mychaleckyj, Girish N. Nadkarni, Mariko Naito, Masahiro Nakatochi, Mike A. Nalls, Matthias Nauck, Kjell Nikus, Boting Ning, Ilja M. Nolte, Teresa Nutile, Michelle L. O’Donoghue, Jeffrey R. O’Connell, Ísleifur Ólafsson, Marju Orho‐Melander, Afshin Parsa, Sarah A. Pendergrass, Brenda W.J.H. Penninx, Mario Pirastu, Michael Preuß, Bruce M. Psaty, Laura M. Raffield, Olli Raitakari, Myriam Rheinberger, Kenneth Rice, Federica Rizzi, Alexander R. Rosenkranz, Peter Rossing, Jerome I. Rotter, Daniela Ruggiero, Kathleen A. Ryan, Charumathi Sabanayagam, Erika Salvi, Helena Schmidt, Reinhold Schmidt, Markus Scholz, Ben Schöttker, Christina‐Alexandra Schulz, Sanaz Sedaghat, Christian M. Shaffer, Karsten B. Sieber, Xueling Sim, Mario Sims, Harold Snieder, Kira J. Stanzick, Unnur Þorsteinsdóttir, Hannah Stocker, Konstantin Strauch, Heather M. Stringham, Patrick Sulem, Silke Szymczak, Kent D. Taylor, Chris H. L. Thio, Johanne Tremblay, Simona Vaccargiu, Pim van der Harst, Peter J. van der Most, Niek Verweij, Uwe Völker, Kenji Wakai, Mélanie Waldenberger, Lars Wallentin, Stefan Wallner, Judy Wang, Dawn Waterworth, Harvey D. White, Cristen J. Willer, Tien Yin Wong, Mark Woodward, Qiong Yang, Laura M. Yerges-Armstrong, Martina E. Zimmermann, Alan B. Zonderman, Tobias Bergler, Kāri Stefánsson, Carsten A. Böger, Cristian Pattaro, Anna Köttgen, Florian Kronenberg, Iris M. Heid
Notice bibliographique
RevueKidney International · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensMedpharmgene (Canada)
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingMünchner Zentrum für Gesundheitswissenschaften, Ludwig-Maximilians-Universität MünchenBiomedical Research CouncilNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthSirtex MedicalNational Heart, Lung, and Blood InstituteMinisterium für Soziales, Gesundheit, Frauen und Familie, SaarlandNational Human Genome Research InstituteSkånes universitetssjukhusInnovative Medicines InitiativeRegion SkåneNovo Nordisk FondenSvenska DiabetesstiftelsenAmerican RegentKfH-Stiftung PräventivmedizinUniversitätsklinikum RegensburgSigrid Juséliuksen SäätiöEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGlaxoSmithKlineSigne ja Ane Gyllenbergin SäätiöPaavo Nurmen SäätiöSanofi GenzymeNovo NordiskHelse Midt-NorgeOesterreichische NationalbankHORIZON EUROPE Framework ProgrammeJuho Vainion SäätiöDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekElse Kröner-Fresenius-StiftungDirektör Albert Påhlssons StiftelseAcademy of FinlandErasmus Universiteit RotterdamErasmus Medisch CentrumBundesministerium für Forschung und TechnologieStiftelsen för Strategisk ForskningTampereen TuberkuloosisäätiöRijksuniversiteit GroningenVetenskapsrådetEisaiFresenius Medical Care North AmericaU.S. National Library of MedicineEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsWellcome TrustJapan Agency for Medical Research and DevelopmentMinisterie van Economische Zaken en KlimaatSanofiNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetEli Lilly and CompanyEmil Aaltosen SäätiöAstraZenecaCSL BehringYrjö Jahnssonin SäätiöJuvenile Diabetes Research Foundation United States of AmericaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesGilead SciencesKnut och Alice Wallenbergs StiftelseJapan Society for the Promotion of ScienceBayerYale UniversityUniversitair Medisch Centrum GroningenKowa CompanyCERNSuomen KulttuurirahastoZonMwPfizerBill and Melinda Gates FoundationAmgenMinisterium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
Mots-clésGenome-wide association studyPrioritizationGenetic associationMeta-analysisBiologyGeneComputational biologyGenomeGeneticsFunction (biology)Evolutionary biologyBioinformaticsMedicineSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineGenotype
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 tête enseignante, pas un consensus.
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
Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui