Genetically predicted effects of COVID-19 on 2272 traits: exploring through a phenome-wide Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has significantly impacted global health, making it essential to understand its genetic effects on various traits. METHOD: Leveraging the extensive FinnGen dataset comprising 500 000 individuals, we performed a Mendelian randomization (MR) phenome-wide association study. COVID-19-related phenotypes obtained from the COVID-19 Host Genetics Initiative GWAS (release 7). We employed four distinct approaches, including MR-Egger, weighted median, random-effect inverse variance weighted (IVW), and weighted mode, to conduct the MR analysis. RESULTS: Two hundred fifty-five potential causal effects of COVID-19 were observed for a diverse range of outcomes using the IVW method, including cardiovascular disorders, respiratory conditions, autoimmune diseases, and metabolic disorders. Apart from a few that can be classified as "other traits," the majority of the traits are disease-related traits. We have also identified 31 traits, wherein all four distinct MR analyses yielded a P-value of less than 0.05. Only one trait remained statistically significant after multiple testing correction using the conservative Bonferroni threshold (P < 2.2E-5). CONCLUSIONS: This phenome-wide MR study provides valuable insights into the genetically predicted effects of COVID-19 on a comprehensive range of traits. The identified associations contribute to our understanding of the complex interplay between the impact of the post-COVID-19 era on healthcare and may have implications for the development of targeted therapeutic strategies and public health interventions. Key messages What is already known on this topic - COVID-19 has a high mortality rate, and patients often have many sequelae, including myocarditis, acute respiratory distress syndrome, and neurological and hematologic complications. What this study adds Most of the current relevant studies lack large-scale phenotype-group ranging Mendelian randomization (MR) studies on the outcome of COVID-19 due to their small sample sizes. Therefore, this study performed a full phenotypic group MR analysis in the FinnGen dataset to investigate the relationship between COVID-19 and thousands of outcome variables. How this study might affect research, practice or policy- The study identified a set of traits that are strongly associated with genetic susceptibility to the long-term effects of COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».