GWAS identifies genetic clusters of cardiometabolic risk factors in continental Africans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cardiometabolic risk factors (CMRFs) are a growing global health concern. Here, we set out to identify novel genetic loci associated with CMRFs in two continental African populations, Ugandans and South African Zulu’s. Thus, we conducted a multivariate meta-analysis with META-SCOPA; where six CMRFs comprising of waist circumference (WC), triglycerides (TG), high-density lipoprotein (HDL), systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and glycated hemoglobin A1c (HbA1c) were used. META-SCOPA identified five novel loci and its Multi-marker Analysis of GenoMic Annotation (MAGMA) gene-set analysis showed an association with human histone acetyltransferase/male sex-lethal (MSL) complex. Fine-mapping, colocalization, tissue expression analyses, and phenome-wide association study (PheWAS) were also implemented to better understand the meta-analysis findings. Furthermore, as a supplement a principal component analysis (PCA) GWAS was also performed on the same six CMRFs. The first principal component denoted cardiometabolic_PC1 was driven mostly by DBP and SBP. Five novel, significant loci were identified after the meta-analysis. Ultimately, our novel loci and gene-sets offer fresh insights into the clustering of CMRFs and propose a unique link to the human histone acetyltransferase/MSL complex, as well as circulatory system processes in continental Africans. Additional large-scale efforts in Africa are needed to understand the clustering of CMRFs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».