P32 Statistical colocalization identifies twenty-four novel risk loci associated with disease risk of primary biliary cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association (GWA) studies of primary biliary cholangitis (PBC) have identified more than 60 risk loci for the disease. Causal variants and candidate genes at those loci remain obscure, however, limiting biological insight. We sought to address this limitation using statistical colocalisation. Accordingly, we applied coloc and HyPrColoc to summary statistics from the genome wide meta-analysis (GWMA) of PBC by Cordell et al. (2021); GWA studies of 15 other immune mediated inflammatory diseases; and GWA studies of DNA methylation, gene expression, and plasma proteins, respectively, focusing on loci with at least suggestive evidence of association with PBC (P <1×10–5). For each locus and each trait, we determined the likelihood that PBC and the other trait share a common association signal; defined a credible set of variants which could account for that shared association; and, for each variant in the credible set, determined its probability of being the single causal variant at that locus. We used colocalisation with methylation, expression, or protein quantitative trait loci to prioritize candidate genes for in silico drug efficacy screening. We found robust evidence of colocalization (PP3+PP4 ≥0.7) at 74 loci, including 24 loci with only suggestive evidence of association (5×10–8
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».