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Enregistrement W4390116519 · doi:10.1016/j.xgen.2023.100468

Genome-wide study investigating effector genes and polygenic prediction for kidney function in persons with ancestry from Africa and the Americas

2023· review· en· W4390116519 sur OpenAlexafffund
Odessica Hughes, Amy R. Bentley, Charles E. Breeze, François Aguet, Xiaoguang Xu, Girish N. Nadkarni, Quan Sun, Bridget M. Lin, Thomas Gilliland, Mariah Meyer, Jiawen Du, Laura M. Raffield, Holly Kramer, Robert W. Morton, Mateus H. Gouveia, Elizabeth G. Atkinson, Adán Valladares‐Salgado, Niels Wacher-Rodarte, Nicole Dueker, Xiuqing Guo, Yang Hai, Adebowale Adeyemo, Lyle G. Best, Jianwen Cai, Guanjie Chen, Michael Chong, Ayo P. Doumatey, James Eales, Mark O. Goodarzi, Eli Ipp, Marguerite R. Irvin, Min-Zhi Jiang, Alana Jones, Charles Kooperberg, José Eduardo Krieger, Ethan M. Lange, Matthew B. Lanktree, James P. Lash, Paulo A. Lotufo, Ruth J. F. Loos, Ha My T. Vy, Jesús Peralta‐Romero, Lihong Qi, Leslie J. Raffel, Stephen S. Rich, Erik J. Rodriquez, Eduardo Tarazona‐Santos, Kent D. Taylor, Jason G. Umans, Jia Wen, Bessie A. Young, Zhi Yu, Ying Zhang, Yii‐Der Ida Chen, Jerome I. Rotter, Miguel Cruz, Myriam Fornage, Maria Fernanda Lima‐Costa, Alexandre C. Pereira, Guillaume Paré, Pradeep Natarajan, Shelley A. Cole, April P. Carson, Leslie A. Lange, Yun Li, Eliseo J. Pérez‐Stable, Ron Do, Fadi J. Charchar, Maciej Tomaszewski, Josyf C. Mychaleckyj, Charles N. Rotimi, Andrew P. Morris, Nora Franceschini

Notice bibliographique

RevueCell Genomics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNHLBI Division of Intramural ResearchDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesKidney Research UKNational Human Genome Research InstituteNational Heart and Lung InstituteMinistério da SaúdeKaiser Foundation Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthFogarty International CenterCanadian Institutes of Health ResearchManchester Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchNational Eye InstituteSan Diego State UniversityFundación IMSSFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisUniversity of North Carolina at Chapel HillInstituto Mexicano del Seguro SocialUniversity of MinnesotaFinanciadora de Estudos e ProjetosConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of TorontoGovernment of OntarioSociety for the Study of AddictionHankuk University of Foreign StudiesUniversity of ManchesterNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBritish Heart FoundationDiabetes Research ConnectionNational Cancer InstituteMississippi State Department of HealthIndiana Clinical and Translational Sciences InstituteNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchAndrea and Charles Bronfman PhilanthropiesHoward UniversityOntario Research FoundationUniversity of WashingtonUniversity of MiamiNorthwestern UniversityNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesJackson State UniversityNational Center on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Mental HealthUniversity of Alabama at BirminghamOffice of Dietary SupplementsOffice of the DirectorU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésGenome-wide association studyBiologyGenetic associationGeneticsKidney diseasePopulationGenomeDiseaseGenomicsComputational biologyGene1000 Genomes ProjectEvolutionary biologyGenotypeMedicineSingle-nucleotide polymorphismInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic kidney disease is a leading cause of death and disability globally and impacts individuals of African ancestry (AFR) or with ancestry in the Americas (AMS) who are under-represented in genome-wide association studies (GWASs) of kidney function. To address this bias, we conducted a large meta-analysis of GWASs of estimated glomerular filtration rate (eGFR) in 145,732 AFR and AMS individuals. We identified 41 loci at genome-wide significance (p < 5 × 10−8), of which two have not been previously reported in any ancestry group. We integrated fine-mapped loci with epigenomic and transcriptomic resources to highlight potential effector genes relevant to kidney physiology and disease, and reveal key regulatory elements and pathways involved in renal function and development. We demonstrate the varying but increased predictive power offered by a multi-ancestry polygenic score for eGFR and highlight the importance of population diversity in GWASs and multi-omics resources to enhance opportunities for clinical translation for all.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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