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Enregistrement W4384923561 · doi:10.1186/s40246-023-00514-3

Characterizing the polygenic architecture of complex traits in populations of East Asian and European descent

2023· article· en· W4384923561 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Genomics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute on Drug AbuseNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthOne Mind
Mots-clésBiologyBiobankSingle-nucleotide polymorphismGenetic architectureGeneticsQuantitative trait locusGenome-wide association studyPhenotypeTraitDemographyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To investigate the polygenicity of complex traits in populations of East Asian (EAS) and European (EUR) descents, we leveraged genome-wide data from Biobank Japan, UK Biobank, and FinnGen cohorts. Specifically, we analyzed up to 215 outcomes related to 18 health domains, assessing their polygenic architecture via descriptive statistics, such as the proportion of susceptibility SNPs per trait ( π c ). While we did not observe EAS–EUR differences in the overall distribution of polygenicity parameters across the phenotypes investigated, there were ancestry-specific patterns in the polygenicity differences between health domains. In EAS, pairwise comparisons across health domains showed enrichment for π c differences related to hematological and metabolic traits (hematological fold-enrichment = 4.45, p = 2.15 × 10 –7 ; metabolic fold-enrichment = 4.05, p = 4.01 × 10 –6 ). For both categories, the proportion of susceptibility SNPs was lower than that observed for several other health domains (EAS-hematological median π c = 0.15%, EAS-metabolic median π c = 0.18%) with the strongest π c difference with respect to respiratory traits (EAS-respiratory median π c = 0.50%; hematological- p = 2.26 × 10 –3 ; metabolic- p = 3.48 × 10 –3 ). In EUR, pairwise comparisons showed multiple π c differences related to the endocrine category (fold-enrichment = 5.83, p = 4.76 × 10 –6 ), where these traits showed a low proportion of susceptibility SNPs (EUR-endocrine median π c = 0.01%) with the strongest difference with respect to psychiatric phenotypes (EUR-psychiatric median π c = 0.50%; p = 1.19 × 10 –4 ). Simulating sample sizes of 1,000,000 and 5,000,000 individuals, we also showed that ancestry-specific polygenicity patterns translate into differences across health domains in the genetic variance explained by susceptibility SNPs projected to be genome-wide significant (e.g., EAS hematological-neoplasm p = 2.18 × 10 –4 ; EUR endocrine-gastrointestinal p = 6.80 × 10 –4 ). These findings highlight that traits related to the same health domains may present ancestry-specific variability in their polygenicity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,225 · 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