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Enregistrement W4387009599 · doi:10.21203/rs.3.rs-3304066/v1

The causality between telomere length and chronic lung diseases: A Bidirectional Mendelian Randomization Analysis

2023· preprint· en· W4387009599 sur OpenAlexaff
Yuan Zhan, Yiya Gu, Ruonan Yang, Zhesong Deng, Shanshan Chen, Qian Huang, Jixing Wu, Jinkun Chen, Jungang Xie

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMendelian randomizationSingle-nucleotide polymorphismLung cancerGenome-wide association studyInternal medicineMedicineGastroenterologyOncologyBiologyGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous studies have observed the abnormality in telomere biology and function during the process of chronic lung diseases (CLDs). However, whether alteration of telomere length (TL) causally facilitates the incidence of CLDs remains to be determined. Therefore, we here aim to estimate the causal effect of TL on the risk of CLDs using mendelian randomization (MR) analysis. Methods Single nucleotide polymorphisms (SNPs) strongly associated with TL and CLDs were selected as genetic variables from the genome-wide association studies (GWAS). A bidirectional two-sample MR analysis primarily based on inverse variance weighted (IVW) method was then conducted to infer the causality between TL and CLDs. Cochran’s Q test and MR-Egger regression analysis were performed to assess the heterogeneity and pleiotropy, and leave-one-out analysis was tested to determine the stability of MR results. Results The forward MR analysis indicated that among non-neoplastic CLDs, elevated TL was causally related to reduced risk of asthma (OR = 0.9986, 95%CI 0.9972–0.9999, P = 0.035), chronic obstructive pulmonary disease (COPD) (OR = 0.9987, 95%CI 0.9975–0.9999, P = 0.040), idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) (OR = 0.9971, 95%CI 0.9961–0.9980, P < 0.001), and sarcoidosis (OR = 0.6820, 95%CI 0.5236–0.8884, P = 0.005). For neoplastic CLDs, increased TL genetically predicted higher risk of non-small cell lung cancer (OR = 1.8485, 95%CI 1.4074–2.4279, P < 0.001) and lung adenocarcinoma (OR = 1.9636, 95%CI 1.2275–3.1412, P = 0.005). However, there presented no significant causality between TL and pulmonary arterial hypertension, pneumoconiosis, small cell lung cancer and squamous cell lung cancer. Moreover, reverse MR analysis all showed no obvious causalities of CLDs with TL, except for sarcoidosis (OR = 0.9936, 95%CI 0.9887–0.9984, P = 0.010). Sensitivity analyses suggested the robustness of MR results with no horizonal pleiotropy despite of partial heterogeneity in reverse MR analysis. Conclusions Our study demonstrates that TL is causally associated with decreased risk of several non-neoplastic CLDs (asthma, COPD and IPF), whereas associated with increased risk of non-small cell lung cancer (especially adenocarcinoma). There’s mutual causality between TL attrition and sarcoidosis onset. This study comprehensively elucidated the causal associations between TL and CLDs, and might provide a promising target for the prevention of these CLDs.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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