Sex dependent genetic architecture of biochemically verified tobacco use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco use differs by genetics and sex, and dose-dependently increases the risk for numerous diseases. Nicotine is metabolized to cotinine (COT) which is further metabolized to 3'hydroxycotinine (3HC). COT and COT+3HC are biomarkers which capture tobacco intake more accurately than self-reported measures such as cigarettes/day. It is currently not known whether genetic risk factors for heavier tobacco intake, measured using these biomarkers, differ by sex. METHODS: We conducted a genome-wide genotype-by-sex (GxS) interaction analysis of COT and COT+3HC measured from blood in European treatment-seeking smokers (n = 541 males, n = 389 females) (NCT01314001). Linear regression models included Genotypes (coded additively), Sex, a GxS interaction term, covariates, and all covariate-by-genotype and covariate-by-sex interaction terms. RESULTS: ). Overall, 26 genes were mapped, with 9 showing moderate to high expression in brain, and 5 showing prior associations with psychiatric traits in the GWAS Catalog. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the genetic architecture of tobacco intake, measured accurately using biomarkers, differs between women and men. A more granular understanding of factors influencing tobacco intake in women versus men may identify risk factors for heavier use and sex-specific opportunities to promote smoking cessation and mitigate disease risk. IMPLICATIONS: This genome-wide interaction study suggested that some of the genetic influences on tobacco intake, measured accurately using biomarkers, differ by sex. The loci identified in our study could be a starting point for developing new genetic biomarkers that predict sex-specific differences in tobacco intake and disease risk.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».