Assessing the role of rare pathogenic variants in heart failure progression by exome sequencing in 8,089 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most therapeutic development is targeted at slowing disease progression, often long after the initiating events of disease incidence. Heart failure is a chronic, life-threatening disease and the most common reason for hospital admission in people over 65 years of age. Genetic factors that influence heart failure progression have not yet been identified. We performed an exome-wide association study in 8,089 patients with heart failure across two clinical trials, CHARM and CORONA, and one population-based cohort, the UK Biobank. We assessed the genetic determinants of the outcomes ‘time to cardiovascular death’ and ‘time to cardiovascular death and/or hospitalisation’, identifying seven independent exome-wide-significant associated genes, FAM221A , CUTC , IFIT5 , STIMATE , TAS2R20 , CALB2 and BLK . Leveraging public genomic data resources, transcriptomic and pathway analyses, as well as a machine-learning approach, we annotated and prioritised the identified genes for further target validation experiments. Together, these findings advance our understanding of the molecular underpinnings of heart failure progression and reveal putative new candidate therapeutic targets.
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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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».