Genetic co-occurrence networks identify polymorphisms within ontologies highly associated with preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polygenic diseases require the co-occurrence of multiple risk variants to initiate a pathology. An example is preeclampsia, a hypertensive disease of pregnancy with no known cure or therapy other than the often-preterm delivery of the neonate and placenta. Preeclampsia is challenging to predict due to symptomatic and outcome heterogeneity. Transcriptomic and genetic analysis suggests that this is a multi-syndromic and multigenic disease. Previous research applications of traditional GWAS methods to preeclampsia identified only a few alleles with marginal differences between cases and controls. We seek to identify genetic networks related to the pathophysiology of preeclampsia as potential avenues of therapeutic investigation and early genetic testing. We created a novel systems biology-based method that identifies networks of co-occurring SNPs associated with a trait or disease. The co-occurring pairs are assembled into higher-order associations using network graphs. We validated our method using simulation modelling and tested it against maternal genetic data of a previously assessed preeclampsia cohort. The genetic co-occurrence network identified SNPs in or near genes with ontological enrichment for VEGF, immunological and hormonal pathways, among others with known physiological disruption in preeclampsia. Our findings suggests that preeclampsia is caused by relatively common alleles (<5%) that accumulate in unfavorable combinations.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».