Shared genetic investigation of asthma and blood eosinophils in relation to chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An epidemiological association among asthma, blood eosinophil level and chronic rhinosinusitis (CRS) is well established, but whether consistent genetic relationships exist, and whether this reflects a shared genetic etiology between CRS and asthma or blood eosinophil level remains unclear. METHODS: Data from CRS patients (N = 1,255) and healthy controls (N = 1,032) were reviewed retrospectively to investigate associations between clinical characteristics and CRS. Data from white blood cells in the UK biobank (N = 173,480), asthma in the Trans-National Asthma Genetic Consortium (127,669) and CRS (N = 272,922) or nasal polyps (N = 264,107) in the FinnGen consortium were used to conduct genetic study, including linkage disequilibrium score regression analysis to detect genetic associations between aforementioned variables, Mendelian randomization (MR) analysis to investigate causal relationships of asthma and blood eosinophil levels on CRS, and Bayesian co-localization to consolidate MR findings and to identify shared genetic signals. RESULTS: We found that blood eosinophil count, blood eosinophil percentages and asthma shared positive and causal genetic correlations with CRS (all q < 0.0001) and CRS with nasal polyps (CRSwNP) (all q < 0.0001) in both our observational and genetic study. Through colocalization analysis, 4 loci are shared among asthma, CRS and CRSwNP, 7 loci are shared among blood eosinophil count, CRS and CRSwNP, 2 loci are unique to blood eosinophil count and CRS, and 3 loci are unique to blood eosinophil count and CRSwNP. CONCLUSIONS: These findings contribute to understanding CRS etiology, and provide insights for intervention and treatment target for CRS comorbid with asthma or high blood eosinophil levels.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».