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Enregistrement W4321605506 · doi:10.1101/2023.02.19.23285950

Phenome-wide analysis of <i>APOL1</i> risk variants reveals associations between one combination of haplotypes and multiple disease phenotypes in addition to chronic kidney disease

2023· preprint· en· W4321605506 sur OpenAlexaff
Walt E. Adamson, Harry Noyes, P. Johnson, Anneli Cooper, Darren G. Monckton, John Ogunsola, Michael Sullivan, Patrick B. Mark, Rulan S. Parekh, Annette MacLeod

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésPhenomeKidney diseaseDiseaseBiologyRenal functionGenotypeCohortMedicineGeneticsPhenotypeInternal medicineGeneEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Infectious diseases are a major driving force of natural selection. One human gene associated with strong evolutionary selection is APOL1 . Two APOL1 variants, G1 and G2, emerged in sub-Saharan Africa in the last 10,000 years, possibly due to protection from the fatal African sleeping sickness, analogous to Plasmodium -driven selection of the sickle-cell trait. As homozygosity for the HbS allele causes sickle cell anaemia, homozygosity for the APOL1 G1 and G2 variants has also been associated with chronic kidney disease (CKD) and other kidney-related conditions. What is not known is the extend of non-kidney-related disorders and if there are clusters of diseases associated with individual APOL1 genotypes. Methods Using principal component analysis, we identified a cohort of 10,179 UK Biobank participants with recent African ancestry. We conducted a phenome-wide association test between all combinations of APOL1 G1 and G2 genotypes and conditions identified with International Classification of Disease phenotypes using Firth’s bias-reduced logistic regression and a false discovery rate to correct for multiple testing. We further examined associations with chronic kidney disease indicators: estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urinary albumin:creatinine (uACR). Results The phenome-wide screen revealed 74 (mostly deleterious) potential associations with hospitalisation for a range of conditions. G1/G2 compound heterozygotes were specifically associated with hospitalisation in 64 (86.5%) of these conditions, with an over-representation of infectious diseases (including COVID-19) and endocrine, nutritional, and metabolic diseases. The analysis also revealed complexities in the relationship between APOL1 and CKD that are not evident when the risk variants are grouped together: high uACR was associated specifically with G1 homozygosity; low eGFR with G2 homozygosity and G1/G2 compound heterozygosity; progression to end stage kidney disease was associated with G1/G2 compound heterozygosity. Conclusions Among 9,594 participants, stratifying individual APOL1 risk variant genotypes had a differential effect on associations with both kidney and non-kidney phenotypes. The compound heterozygous G1/G2 genotype was distinguished as uniquely deleterious in its association with a range of ICD-10 phenotypes. The epistatic nature of the G1/G2 interaction means that such associations may go undetected in a standard genome-wide association study. These observations have the potential to significantly impact the way that health risks are understood, particularly in populations where APOL1 G1 and G2 are common such as in sub-Saharan Africa and its diaspora.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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