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Enregistrement W4406932682 · doi:10.1186/s12863-025-01301-w

Evaluating vitamin C-related gene-environment and metabolite-environment interaction effects on intraocular pressure in the Canadian Longitudinal Study on Aging

2025· article· en· W4406932682 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Lelievre, Mohan Rakesh, Pirro G. Hysi, Julian Little, Ellen E. Freeman, Marie‐Hélène Roy‐Gagnon

Notice bibliographique

RevueBMC Genomic Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMetaboliteIntraocular pressureInternal medicineMedicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High intraocular pressure (IOP) is an important risk factor for glaucoma, which is influenced by genetic and environmental factors. However, the etiology of high IOP remains uncertain. Metabolites are compounds involved in metabolism which provide a link between the internal (genetic) and external environments. O-methylascorbate has been reported to be associated with IOP. In addition, researchers have identified several genetic variants which are associated with metabolite concentrations, including O-methylascorbate and another vitamin C related metabolite, ascorbic acid 2-sulfate. We aimed to understand how O-methylascorbate and ascorbic acid 2-sulfate, or genetic variants associated with these metabolites, modify the associations between dietary environmental variables and IOP. We used data from 8060 participants of the Canadian Longitudinal Study on Aging. Using linear models adjusted for relevant covariates, we tested for interactions between six genetic variants previously found to be associated with O-methylascorbate and ascorbic acid 2-sulfate and four environmental variables related to diet (alcohol consumption frequency, smoking status, fruit consumption, and vegetable consumption). We also tested for interactions between serum concentrations of O-methylascorbate and ascorbic acid 2-sulfate and these environmental factors. We used a False Discovery Rate approach to correct for the 32 interaction tests performed. One interaction was suggestively significant after multiple testing correction (adjusted P-value < 0.1): rs8050812 and alcohol consumption frequency. Understanding how genetic variants and metabolites interact with the environment could shed light on biological pathways controlling IOP and lead to improved prevention and treatment of glaucoma.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,281 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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