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Enregistrement W4402184450 · doi:10.1182/blood.2023022596

Whole-genome analysis of plasma fibrinogen reveals population-differentiated genetic regulators with putative liver roles

2024· article· en· W4402184450 sur OpenAlexaff
Jennifer E. Huffman, Jayna Nicholas, Julie Hahn, Adam S. Heath, Laura M. Raffield, Lisa R. Yanek, Jennifer A. Brody, Florian Thibord, Laura Almasy, Traci M. Bartz, Lawrence F. Bielak, Russell P. Bowler, Germán D. Carrasquilla, Daniel I. Chasman, Ming‐Huei Chen, David Emmert, Mohsen Ghanbari, Jeffrey Haessler, Jouke‐Jan Hottenga, Marcus E. Kleber, Ngoc‐Quynh Le, Jiwon Lee, Joshua P. Lewis, Ruifang Li‐Gao, Jian’an Luan, Anni Malmberg, Massimo Mangino, Riccardo E. Marioni, Ángel Martínez-Pérez, Nathan Pankratz, Ozren Polašek, Anne Richmond, Benjamin A.T. Rodriguez, Jerome I. Rotter, Maristella Steri, Pierre Suchon, Stella Trompet, Stefan Weiß, Marjan Zare, Paul L. Auer, Michael H. Cho, Paraskevi Christofidou, Gail Davies, Eco J. C. de Geus, Jean‐François Deleuze, Graciela E. Delgado, Lynette Ekunwe, Nauder Faraday, Martin Gögele, Andreas Greinacher, He Gao, Tom E. Howard, Peter K. Joshi, Tuomas O. Kilpeläinen, Jari Lahti, Allan Linneberg, Silvia Naitza, Raymond Noordam, Ferran Paüls-Vergés, Stephen S. Rich, Frits R. Rosendaal, Igor Rudan, Kathleen A. Ryan, Juan Carlos Souto, Frank J.A. van Rooij, Heming Wang, Wei Zhao, Lewis C. Becker, Andrew D Beswick, Michael R. Brown, Brian E. Cade, Harry Campbell, Kelly Cho, James D. Crapo, Joanne E. Curran, Moniek P.M. de Maat, Margaret F. Doyle, Paul Elliott, James S. Floyd, Christian Fuchsberger, Niels Grarup, Xiuqing Guo, Sarah E. Harris, Lifang Hou, Ivana Kolčić, Charles Kooperberg, Cristina Menni, Matthias Nauck, Jeffrey R. O’Connell, Valeria Orrù, Bruce M. Psaty, Katri Räikkönen, Jennifer A. Smith, José Manuel Soria, David J. Stott, Astrid van Hylckama Vlieg, Hugh Watkins, Gonneke Willemsen, Peter W.F. Wilson, Yoav Ben‐Shlomo, John Blangero, Dorret I. Boomsma, Simon R. Cox, Abbas Dehghan, Johan G. Eriksson, Edoardo Fiorillo, Myriam Fornage, Torben Hansen, Caroline Hayward, M. Arfan Ikram, J. Wouter Jukema, Sharon L. R. Kardia, Leslie A. Lange, Winfried März, Rasika A. Mathias, Braxton D. Mitchell, Dennis O. Mook‐Kanamori, Pierre‐Emmanuel Morange, Oluf Pedersen, Peter P. Pramstaller, Susan Redline, Alex P. Reiner, Paul M. Ridker, Edwin K. Silverman, Tim D. Spector, Uwe Völker, Nicholas J. Wareham, James F. Wilson, Jie Yao, David‐Alexandre Trégouët, Andrew D. Johnson, Alisa S. Wolberg, Paul S. de Vries, Maria Sabater‐Lleal, Alanna C. Morrison, Nicholas L. Smith

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesCommon FundNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNIH Office of the DirectorNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversité de BordeauxNovo NordiskOffice of Research and DevelopmentInstituto de Salud Carlos IIIU.S. Department of Veterans AffairsNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésBiologyGeneticsPopulationGenomeGenome-wide association studyFibrinogenComputational biologyMedicineGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotypeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Genetic studies have identified numerous regions associated with plasma fibrinogen levels in Europeans, yet missing heritability and limited inclusion of non-Europeans necessitates further studies with improved power and sensitivity. Compared with array-based genotyping, whole-genome sequencing (WGS) data provide better coverage of the genome and better representation of non-European variants. To better understand the genetic landscape regulating plasma fibrinogen levels, we meta-analyzed WGS data from the National Heart, Lung, and Blood Institute's Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) program (n = 32 572), with array-based genotype data from the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology Consortium (n = 131 340) imputed to the TOPMed or Haplotype Reference Consortium panel. We identified 18 loci that have not been identified in prior genetic studies of fibrinogen. Of these, 4 are driven by common variants of small effect with reported minor allele frequency (MAF) at least 10 percentage points higher in African populations. Three signals (SERPINA1, ZFP36L2, and TLR10) contain predicted deleterious missense variants. Two loci, SOCS3 and HPN, each harbor 2 conditionally distinct, noncoding variants. The gene region encoding the fibrinogen protein chain subunits (FGG;FGB;FGA) contains 7 distinct signals, including 1 novel signal driven by rs28577061, a variant common in African ancestry populations but extremely rare in Europeans (MAFAFR = 0.180; MAFEUR = 0.008). Through phenome-wide association studies in the VA Million Veteran Program, we found associations between fibrinogen polygenic risk scores and thrombotic and inflammatory disease phenotypes, including an association with gout. Our findings demonstrate the utility of WGS to augment genetic discovery in diverse populations and offer new insights for putative mechanisms of fibrinogen regulation.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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