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Enregistrement W4391823555 · doi:10.7554/elife.93666.1

Novel risk loci for COVID-19 hospitalization among admixed American populations

2024· preprint· en· W4391823555 sur OpenAlexaff
Silvia Diz‐de Almeida, Raquel Cruz, André Ducati Luchessi, José M. Lorenzo-Salazar, Miguel López de Heredia, Inés Quintela, Rafaela González‐Montelongo, Vivian Nogueira Silbiger, Marta Sevilla Porras, Jair Tenorio, Julián Nevado, José María Aguado, Carlos Aguilar, Sergio Aguilera, Virginia Almadana Pacheco, Berta Almoguera, Núria Álvarez, Álvaro Andreu-Bernabeu, Eunate Arana‐Arri, Celso Arango, María J. Arranz, María-Jesús Artiga, Raúl C. Baptista‐Rosas, María Barreda‐Sánchez, Moncef Belhassen‐García, Joao F. Bezerra, Marcos Bezerra, Lucía Boix-Palop, Marı́a Brión, Ramón Brugada, Matilde Bustos, Enrique J. Calderón, Cristina Carbonell, Luís Castaño, Jose E. Castelao, R. Conde, M. Lourdes Cordero-Lorenzana, José Luis Cortés-Sánchez, Marta Cortón, M. Teresa Darnaude, Alba De Martino, Víctor del Campo-Pérez, Aránzazu Díaz de Bustamante, Elena Domínguez-Garrido, Rocío Eirós, María Carmen Fariñas, María José Fernández-Nestosa, Uxía Fernández-Robelo, Amanda Fernández‐Rodríguez, Tania Fernández‐Villa, Manuela Gago-Domínguez, Belén Gil-Fournier, Javier Gómez- Arrue, Beatriz González Álvarez, Fernán González Bernaldo de Quirós, Anna González‐Neira, Javier González‐Peñas, Juan Francisco Gutiérrez‐Bautista, Marí­a José Herrero, Antonio Herrero, María Ángeles Jiménez‐Sousa, María Claudia Lattig, Anabel Liger Borja, Rosario López‐Rodríguez, Esther Mancebo, Caridad Martín- López, Vicente Martín, Óscar Martínez-Nieto, Iciar Martínez‐López, Michel F. Martínez‐Reséndez, Ángel Martínez-Pérez, Juliana F. Mazzeu, Eleuterio Merayo Macías, Pablo Mínguez, Víctor Moreno Cuerda, Silviene Fabiana de Oliveira, Eva Ortega‐Paino, Mara Parellada, Estela Paz‐Artal, Ney P. C. Santos, Patricia Pérez- Matute, Patricia Perez, M. Elena Pérez-Tomás, Teresa Perucho, Mel·lina Pinsach- Abuin, Guillermo Pita, Ericka N. Pompa‐Mera, Gloria Liliana Porras-Hurtado, Aurora Pujol, Soraya Ramiro León, Salvador Resino, Marianne Rodrigues Fernandes, Emilio Rodríguez‐Ruiz, Fernando Rodríguez‐Artalejo, José A. Rodríguez‐García, Francisco Ruiz‐Cabello, Javier Ruiz‐Hornillos, Pablo Ryan, José Manuel Soria, Juan Carlos Souto, Eduardo Tamayo, Álvaro Tamayo-Velasco, Juan Carlos Taracido‐Fernández, Alejandro Teper, Lilian Torres-Tobar, Miguel Urioste, Juan Valencia-Ramos, Zuleima Yáñez, Ruth Zárate, Itziar de Rojas, Agustı́n Ruiz, Pascual Sesma Sánchez, Luís Miguel Real, Encarna Guillén‐Navarro, Carmen Ayuso, Esteban J. Parra, José A. Riancho, Carlos Flores, Pablo Lapunzina, Ángel Carracedo

Notice bibliographique

RevueeLife · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIAgencia Estatal de InvestigaciónXunta de GaliciaEuropean Commission
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakGeographyMedicineDemographyVirologyOutbreakSociologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The genetic basis of severe COVID-19 has been thoroughly studied and many genetic risk factors shared between populations have been identified. However, reduced sample sizes from non-European groups have limited the discovery of population-specific common risk loci. In this second study nested in the SCOURGE consortium, we have conducted the largest GWAS meta-analysis for COVID-19 hospitalization in admixed Americans, comprising a total of 4,702 hospitalized cases recruited by SCOURGE and other seven participating studies in the COVID-19 Host Genetic Initiative. We identified four genome-wide significant associations, two of which constitute novel loci and first discovered in Latin-American populations (BAZ2B and DDIAS). A trans-ethnic meta-analysis revealed another novel cross-population risk locus in CREBBP. Finally, we assessed the performance of a cross-ancestry polygenic risk score in the SCOURGE admixed American cohort.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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