Interactions gène-gène et gène-environnement dans les études génétiques de maladies multifactorielles : application à l’asthme et l’atopie
Notice bibliographique
Résumé
Asthma results from multiple genetic and environmental factors and from interactions between these factors. The global aim of this thesis was to propose gene-gene and gene-environment interaction strategies of analysis to identify new genes associated with the risk of asthma and atopy. To identify new genes underlying atopy, we have proposed a gene-gene interaction strategy of analysis. This strategy integrates a genome-wide association study (GWAS) to which a statistical filtering of the results is applied, and then a selection of the genes most likely to interact using a text mining method applied to the scientific literature from PubMed. The tests of interactions between genetic variants are applied to the selected gene pairs. These analyzes, conducted in three family studies (n = 3,244), identified an interaction between two genes (ADGRV1 and DNAH5) involved in ciliary mobility, an emerging mechanism in asthma. Our second goal was to identify new genes and gene-environment interactions that influence time-to-asthma onset. A meta-analysis of GWAS of the time-to-asthma onset, conducted in nine studies (n = 19,348), identified a new locus associated with the risk of asthma (16q12) and confirmed four more. Five of these nine studies included environmental factor data on early-life tobacco smoke (ELTS) exposure. We conducted a genome-environment-wide interaction analysis of ELTS exposure on time-to-asthma onset in childhood in the five studies (n = 8,273), using survival analysis methods. The results of all five studies were meta-analyzed and followed by functional annotations. We identified four genes with biologically relevant functions related to tobacco smoke exposure.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».