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Enregistrement W7133046425

Characterizing Genotyping Methods for CYP2A6, Their Impacts on Prediction of Nicotine Metabolism, and Applications for the Discovery of Novel Associations

2025· dissertation· W7133046425 sur OpenAlexfundno aff
Alec William Rodrigue Langlois

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCommon FundNational Human Genome Research InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNIH Office of the DirectorNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésGenotypingGenotypeCYP2A61000 Genomes ProjectAmpliconGenome-wide association studyImputation (statistics)Nicotine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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