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Enregistrement W961798284 · doi:10.1161/circ.125.suppl_10.ap002

Abstract P002: Evidence For Smoking Dependent Genetic Effects on C-reactive Protein Levels in a Multi-ethnic Cohort Setting: The Care Consortium.

2012· article· en· W961798284 sur OpenAlexaff
Jaclyn Ellis, Jeremy Walston, Josée Dupuis, Emma K. Larkin, Maja Barbalić, Brendan J. Keating, Jon Peter Durda, Ervin R. Fox, Yan Meng, Taylor Young, Renate B. Schnabel, Ramachandran S. Vasan, James S. Pankow, Guillaume Lettre, Ethan M. Lange, Christie M. Ballantyne, Myron D. Gross, James Wilson, Nora L. Nock, George Papanicolaou, Russell P. Tracy, Alex P. Reiner, Emelia J. Benjamin, Leslie A. Lange

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineC-reactive proteinCohortFramingham Risk ScoreInternal medicineBiomarkerEthnic groupCohort studyDiseaseDemographyGerontologyInflammationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: C-reactive protein (CRP) is a heritable biomarker of systemic inflammation and a predictor of cardiovascular disease (CVD). Cigarette smoking is a major risk factor in the development of CVD and has been shown to affect circulating levels of CRP. Therefore, we sought to determine how this important environmental exposure may influence genetic associations with CRP in a multi-ethnic setting. METHODS: Using the ITMAT Broad-CARe (IBC) SNP array, a custom 50,000 SNP gene-centric array having dense coverage of over 2,000 candidate genes for CVD pathways, we performed a meta-analysis of up to 26,065 participants of European descent and 7,584 participants of African descent for association with log-CRP level within smoking status stratum. The 2 smoking strata were: never smokers and ever smokers (comprising of current and former smokers). We conducted IBC-wide association scans for CRP within cohort-, race- and smoking-stratum and meta-analyzed by race. Samples were from the Candidate gene Association Resource (CARe) cohorts (Atherosclerosis Risk in Communities Study, Framingham Heart Study, Cardiovascular Health Study, Cleveland Family Study , Coronary Artery Risk Development in Young Adults Study, Jackson Heart Study, and Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis Study). Results were considered to be panel wide statistically significant if p<2.2×10−6. RESULTS: The overall sample size for ever smokers (never smokers) was 11,698 (10,344) in European Americans and 3,448 (4,330) in African Americans. The per-allele beta coefficients for genes previously established to be associated with CRP and present on the IBC chip ( CRP, APOE, GCKR, IL6R, LEPR, HNF1A, NLRP3 ) were very similar in magnitude between smoking strata in European Americans. However, in the African Americans, the estimated per-allele CRP and IL6R betas were 2-times larger for the ever smokers as compared to the never smokers. In the European American analysis, one gene not previously reported for association with CRP reached IBC-wide significance for a CRP-lowering effect in the never smokers ( GSTT1 , p=4.8E-07 for SNP rs405597 ), but not in the ever smokers (p=0.078). CONCLUSION: This large scale candidate gene based meta-analysis identified one novel locus for CRP ( GSTT1 ) associated with serum CRP levels in those reporting having never regularly smoked. Polymorphisms in GSTT1 , which plays a role in detoxification, have previously been reported to interact with smoking for other phenotypes including birth weight and colorectal cancer. We also observed evidence that smoking modifies the effects for previously established loci CRP and IL6R in African Americans. These results may identify important context genetic specific effects that influence chronic inflammation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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