The role of genetically predicted serum iron levels on neurodegenerative and cardiovascular traits
Notice bibliographique
Résumé
Iron is an essential mineral that supports numerous biological functions. Studies have reported associations between iron dysregulation and certain cardiovascular and neurodegenerative diseases, but the direction of influence is not clear. Our goal was to use computational approaches to better understand the role of genetically predicted iron levels on disease risk. We meta-analyzed genome-wide association study summary statistics for serum iron levels from two cohorts and two previous meta-analyses. We then obtained summary statistics from 11 neurodegenerative, cerebrovascular, cardiovascular or lipid traits to assess global and regional genetic correlation between iron levels and these traits. We used two-sample Mendelian randomization (MR) to estimate causal effects. Sex-stratified analyses were also carried out to identify effects potentially differing by sex. Overall, we identified three significant global correlations between iron levels and (i) coronary heart disease, (ii) triglycerides, and (iii) high-density lipoprotein (HDL) cholesterol levels. A total of 194 genomic regions had significant (after correction for multiple testing) local correlations between iron levels and the 11 tested traits. MR analysis revealed two potential causal relationships, between genetically predicted iron levels and (i) total cholesterol or (ii) non-HDL cholesterol. Sex-stratified analyses suggested a potential protective effect of iron levels on Parkinson's disease risk in females, but not in males. Our results will contribute to a better understanding of the genetic basis underlying iron in cardiovascular and neurological health in aging, and to the eventual identification of new preventive interventions or therapeutic avenues for diseases which affect women and men worldwide.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».