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Enregistrement W4389944251 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.13259

Abstract 13259: Large-Scale Plasma Proteomics Identifies C1QTNF1 as a Potential Causal Risk Factor for Aortic Stenosis

2023· article· en· W4389944251 sur OpenAlexaff
Khaled Shelbaya, Victoria Lamberson, Yimin Yang, Pranav Dorbala, Leo F. Buckley, Brian Claggett, Hicham Skali, Line Dufresne, James C. Engert, Ta‐Yu Yang, George Thanassoulis, James S. Floyd, Thomas R. Austin, Anna E. Bortnick, Jorge R. Kizer, Renata Caroline C Costade Freitas, Sasha A. Singh, Elena Aïkawa, Christie M. Ballantyne, Ron C. Hoogeveen, Bing Yu, Josef Coresh, Kuni Matsushita, Amil M. Shah

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMendelian randomizationInternal medicineConfoundingGenome-wide association studyCardiologyProportional hazards modelOdds ratioGenetic variantsSingle-nucleotide polymorphismGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the increasing prevalence of aortic stenosis (AS) and associated morbidity, limited data exist regarding circulating risk factors for AS development. Methods: Among Atherosclerosis Risk in Communities study participants with available proteomics (Somascan v4) at study Visit 5 (2011-13; n=4,899; age 76 ± 5 years, 57% women), we used multivariable linear regression to evaluate the association of 4,877 plasma proteins with peak aortic valve (AV) velocity and AV dimensionless index. We then tested their associations, when assessed at study Visit 3 (1993-95; n=11,430; age 60 ± 6, 54% women), with incident AV-related hospitalization post Visit 3 (median follow-up 22, IQR 14 - 25 years) using multivariable Cox PH regression. For the resulting candidate proteins, we tested associations with incident adjudicated AS in the Cardiovascular Health study (CHS) and assessed for potentially causal effects on AS and AV peak velocity using two sample Mendelian Randomization (MR). pQTLs were obtained from 3 previously published European studies, summary statistics for AS from the recently completed TARGET GWAS, and summary statistics for AV peak velocity from an ARIC GWAS. Results: We identified 52 plasma proteins with consistent associations with AV peak velocity, AV dimensionless index, and incident AV hospitalization. Of these 52 proteins, genetic instrumental variables (IVs) for MR analysis were available for 42. After multiple testing correction, a multi-SNP IV for C1QTNF1 demonstrated a potential causal effect on AS, such that higher genetically determined levels of C1QTNF1 associated with greater odds of AS. That same multi-SNP IV also demonstrated concordant MR association with peak AV velocity. C1QTNF1 was also associated with AS events in CHS (Figure). Conclusion: Large-scale proteomics in a longitudinal community-based cohort identifies C1QTNF1, an adiponectin paralog associated with inflammation, as a potential novel risk factor for AS.

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,685

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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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