Characterizing Genotyping Methods for CYP2A6, Their Impacts on Prediction of Nicotine Metabolism, and Applications for the Discovery of Novel Associations
Notice bibliographique
Résumé
Smoking remains a major health issue worldwide, with cessation difficult to achieve. CYP2A6 isthe principal nicotine-inactivating enzyme. Genetic variation in CYP2A6 is associated with altered smoking behaviours, response to smoking cessation pharmacotherapies and risk for tobacco related diseases. The potential for more effective personalized medicine approaches to smoking cessation provides an impetus for gaining a full understanding of CYP2A6. In this thesis, we investigated, compared and developed methods for characterizing CYP2A6 variation. First, we compared genotype calls in CYP2A6, CYP2A7, CYP2A13, and CYP2B6 from SNParray genotyping (and imputation), targeted short-read sequencing, and CYP2A6-specific amplicon sequencing, the gold standard. We found that discordant genotype calls were common, and occurred principally in regions of high identity between CYP2A6 and other CYP2A genes. We achieved accurate genotype calls for CYP2A6*46, a CYP2A7 conversion variant, from amplicon sequencing by masking CYP2A7 sequence during alignment; CYP2A6*46 was associated with increased CYP2A6 activity in European-ancestry (EUR) individuals. Next, we developed a method for unambiguous genotype calling of structural variants (SVs)using commercial TaqMan copy number assays and characterized SVs in EUR and AFR. We leveraged SNP array genotype data to create an SV imputation reference panel; cross-validation implied that most SV alleles are accurately imputed with a low false positive rate. Finally, we applied our reference panel to genotype CYP2A6 SVs in the UK Biobank toinvestigate recent implications of an association between SVs and risk for ovarian cancer. Lung cancer was used as a positive control because it is known to have lower risk in those with deleterious CYP2A6 SVs. We found a strong association between deleterious SVs and decreased risk of lung cancer, confirming the validity of SV imputation, but found no association between SVs and ovarian cancer risk. Our findings clarified important heterogeneity in CYP2A6 genotyping calls, which is importantto account for in clinical applications, as well as improved accuracy of genotyping and our knowledge of highly functionally impactful SVs. Future work should expand SV characterization to other ancestries and further characterize the causal impact of genetic variants on CYP2A6 activity.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».