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Enregistrement W4380794552 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.12552

Abstract 12552: Causal Effect of Exposure to Elevated Lipoprotein(a) Levels on the Blood Transcriptome : A Mendelian Randomization Study

2022· article· en· W4380794552 sur OpenAlexaff
Jérôme Bourgault, Benoît J. Arsenault

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationGenome-wide association studyTranscriptomeMedicineGeneGeneticsSingle-nucleotide polymorphismBiologyGene expressionGenotypeGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Lipoprotein(a) [Lp(a)] is one of the strongest genetic risk factors for atherosclerotic cardiovascular diseases (ASCVD). Several ex vivo studies have revealed a pro-inflammatory and pro-atherogenic role of Lp(a) in the etiology of ASCVD, mainly through induction of inflammation, metabolic processes, and apoptosis. However, whether Lp(a) causally influences the human transcriptome is unknown. Here, we aimed at identifying whether genetically-predicted Lp(a) levels could also affect the whole blood expression of genes involved in metabolic- and inflammatory-related pathways. Methods: We performed a series of inverse-variance weighted mendelian randomization analyses using single-nucleotide polymorphisms located in the LPA locus (±500kb; p<5x10 -8 ) from the UK Biobank GWAS on Lipoprotein(a) quantiles as exposure (n=377,590 and whole blood expression levels of 14,288 coding gene from eQTLGen as outcomes (n=31,684 from 37 studies). We then used the Functional Mapping and Annotation of Genome-Wide Association Studies tool (FUMA) to identify gene sets for cardiometabolic- and inflammatory-related pathways from gene ontology biological processes. Results: The MR analyses identified 1363 genes that may be causally influenced by exposure to high Lp(a) levels (with p<0.05). The 10 most strongly associated genes with genetically-predicted Lp(a) levels are FSTL3 , PRKC1 , PDE6C , PLXNB3 , SESN1 , SASH1 , CD1D , CCDC102A , SS18L1 and TCF12 . These genes are also differentially expressed in the heart. We identified 16 cardiometabolic-related pathways, mostly related to immune response, signaling, apoptosis, cardiovascular and vasculature development, cell proliferation, metabolic process, and catalytic activity. The 5 most significant pathways are regulation of cell population proliferation, regulation of intracellular signal transduction, positive regulation of cell population proliferation, cardiovascular system development and TOR signaling. Conclusions: Results of this study highlight a potentially causal effect of exposure to elevated Lp(a) levels on several key genes involved in metabolic processes and inflammation and provide mechanistic insight on the pathobiological role of Lp(a) in the etiology of ASCVD.

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)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
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